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计算机视觉长久以来没有大的突破，卷积神经网络的出现，给这一领域带来了突破，本篇博客，将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用。穷举每张图片的可能性几乎不可能，所以传统的程序思路不可能解这个问题，那么必须让计算机通过自我学习，获取识别验证码的能力

在2017年之前，对基于GPU的深度学习已经渗透到大学和研究机构，但基于CPU分散式深度学习开始在不同的公司和领域得到广泛采用。虽然GPU提供了顶级的数字计算性能，但CPU也在变得更加高效，并且现有的大部分硬件已经有大量可用的CPU计算能力。而开源工具De

Keras库为深度学习提供了一个容易接近的窗口，使神经网络可以被广泛的受众访问。然而，我当前面临的主要挑战是，从Keras的探索模型过渡到生产模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这些语言之外的支持还很有限。虽然诸如Flask、PySPark和

机器学习平台并不是未来的潮流，它已经真真切切的发生在我们的身边。开发人员需要知道如何以及何时利用其权力。在使用像Filestack这样的正确工具的同时，在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个高效的算法，以充分发挥其功能。TensorFlow专为在依赖

其中，TensorFlow排在第一位，Keras和Caffe分列二、三名。深度学习是基于数据表示法，属于机器学习方法这个“大家庭”中一个不断发展、日益流行的部分。可以看出，TensorFlow是无可争议的领头羊。同Keras、Caffe、Microsoft

用于Java的前5个机器学习库现在有很多的企业正在争先恐后地找到足够的程序员来编写ML和深度学习。Weka是最好的Java机器学习库的选择之一，这并不奇怪。Weka 3是完全基于Java的工作台，最适用于机器学习算法。Weka主要用于数据挖掘、数据分析和预

Deeplearning4j是为Java和Scala编写的首个商业级开源分布式深度学习库。DL4J与Hadoop和Spark集成，为商业环境所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。DL4J遵循Apache 2.0许可协议，一切以其为基础的衍生作品均

该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。

本文将从开发者的角度出发，特别是针对开发者中为数众多的Linux系统和Mac系统用户，奉上一篇针对泛Linux生态的顶级人工智能开源工具盘点。正如它的命名，Deeplearning4j的运行需要Java虚拟机JVM的支持。值得一提的是，为了便于开发者自由定

目前，人工智能是科技界不断发展的领域之一，主要侧重于构建软硬件，以便在医疗、教育、安全、制造、银行及其他众多领域解决日常生活中的挑战。我们在本文中将介绍几款面向Linux生态系统的顶尖开源人工智能工具。下面列出了为支持人工智能设计和开发的诸多平台，你可以在

本周早些时候 Google 开源了 TensorFlow，此举在深度学习领域影响巨大，因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。无疑，来自 Goo