本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积

官方对Istio的介绍浓缩成了一句话：Anopenplatformtoconnect,secure,controlandobserveservices.翻译过来，就是”连接、安全加固、控制和观察服务的开放平台“。开放平台就是指它本身是开源的，服务对应的是微服务，也可以粗略地理解为单个应用。中间的四个动词就是Istio的主要功能，官方也各有一句话的说明。这里再阐释一下：连接（Connect）：智能控制服务之间的调用流量，能够实现灰度升级、AB测试和红黑部署等功能安全加固（Secure）：自动为服务之间的调用提供认证、授权和加密。控制（Control）：应用用户定义的policy，保证资源在消费者

随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算引擎Tez和Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持Job内部的DAG（有向无环图），以Spark为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、MachineLearning、图计算等，以Flink为代表或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不重要的，重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的

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神经网络项目 在python中从头开始构建神经网络，以更好地了解nog中发生的事情。

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本文来自于csdn，主要讲解了对话系统技能、现状、机器学习和深度学习、对话机器人的等等。对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习