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1、 感知机在大部分的神经网络或者深度学习的教材中，基本上都会在开头介绍感知机。为什么呢？因为感知机是神经网络乃至深度学习算法的源头，后两者虽然更为复杂，但是本质上不过是感知机稍作改进，堆叠而成。因此学习感知机也对学习后续的神经网络和深度学习，以及认识到历史发展过程中一系列改进的重要性有所帮助。其中最主要的就是激活函数还有反向传播，这是后话，我们会在后面的章节中详细讲解。首先我们来看看感知机是..

当前OCR领域基本上已经是深度学习的天下了，近5年，在算法和数据集的双重加持下，OCR已经成为一个解决的问题，要做一个适合于自己的OCR系统，关键在于选择适合于自己场景的数据集和算法。本文主要记录OCR领域常用的数据集和算法，以及相关的开源项目和博客。1、OCR数据集和数据集生成工具在任何领域，深度学习成为主流意味着数据集是其中的关键，即使是相同的OCR模型，大规模数据集的训练能带来识别效果上质的

1、 感知机在大部分的神经网络或者深度学习的教材中，基本上都会在开头介绍感知机。为什么呢？因为感知机是神经网络乃至深度学习算法的源头，后两者虽然更为复杂，但是本质上不过是感知机稍作改进，堆叠而成。因此学习感知机也对学习后续的神经网络和深度学习，以及认识到历史发展过程中一系列改进的重要性有所帮助。其中最主要的就是激活函数还有反向传播，这是后话，我们会在后面的章节中详细讲解。首先我们来看看感知机是..

首先说我个人的结论：（1）假如是为了找工作，或者短时间内解决问题，我建议最好的入门书是：《Python 深度学习》和《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版）》和《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》，三本书都是该领域的经典，而且难得的是非常易读，看完就可以利用经典的机器学习和深度学习算法解决常见的问题。（2）假如想长期学习，深入理...

当前OCR领域基本上已经是深度学习的天下了，近5年，在算法和数据集的双重加持下，OCR已经成为一个解决的问题，要做一个适合于自己的OCR系统，关键在于选择适合于自己场景的数据集和算法。本文主要记录OCR领域常用的数据集和算法，以及相关的开源项目和博客。1、OCR数据集和数据集生成工具在任何领域，深度学习成为主流意味着数据集是其中的关键，即使是相同的OCR模型，大规模数据集的训练能带来识别效果上质的

1、 感知机在大部分的神经网络或者深度学习的教材中，基本上都会在开头介绍感知机。为什么呢？因为感知机是神经网络乃至深度学习算法的源头，后两者虽然更为复杂，但是本质上不过是感知机稍作改进，堆叠而成。因此学习感知机也对学习后续的神经网络和深度学习，以及认识到历史发展过程中一系列改进的重要性有所帮助。其中最主要的就是激活函数还有反向传播，这是后话，我们会在后面的章节中详细讲解。首先我们来看看感知机是..

当前OCR领域基本上已经是深度学习的天下了，近5年，在算法和数据集的双重加持下，OCR已经成为一个解决的问题，要做一个适合于自己的OCR系统，关键在于选择适合于自己场景的数据集和算法。本文主要记录OCR领域常用的数据集和算法，以及相关的开源项目和博客。1、OCR数据集和数据集生成工具在任何领域，深度学习成为主流意味着数据集是其中的关键，即使是相同的OCR模型，大规模数据集的训练能带来识别效果上质的

首先说我个人的结论：（1）假如是为了找工作，或者短时间内解决问题，我建议最好的入门书是：《Python 深度学习》和《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版）》和《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》，三本书都是该领域的经典，而且难得的是非常易读，看完就可以利用经典的机器学习和深度学习算法解决常见的问题。（2）假如想长期学习，深入理...

本文介绍Tensorlfow 针对 CPUSSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化，以提升Tensorflow在CPU上的计算速度，实测可以提升两倍以上的速度。1、问题在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow bina...