keras是乙個高層神經網路api，由純python編寫而成並基tensorflow、theano以及cntk後端。
快速開始序慣（sequential）模型：
序貫模型是多個網路層的線性堆疊，也就是「一條路走到黑」。
指定輸入資料的shape：
編譯：
compile接受三個引數：優化器，損失函式，指標列表metrics
訓練：訓練模型一般使用fit函式。
常用層：常用層對應於core模組，core內部定義了一系列常用的網路層，包括全連線層、啟用層等。
dense層（全連線層）：
所實現的運算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素計算的啟用函式，kernel是本層的權值矩陣，bias為偏置向量，只有當use_bias=true才會新增。
如果本層的輸入資料的維度大於2，則會先被壓為與kernel相匹配的大小。
dropout層：
dropout將在訓練過程中每次更新引數時按一定概率（rate）隨機斷開輸入神經元，dropout層用於防止過擬合。
flatten層：
用來將輸入「壓平」，即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響和batch的大小。
reshape層
permute層：當需要將rnn和cnn網路連線的時候，可能會用到該層。
repeatvector層
repeatvector層將輸入重複n次
TensorFlow 官方文件中文版
打個不太恰當的比喻，如今 google 對待 tensorflow 系統，有點類似於該公司對待旗下移動作業系統 android。如果更多的資料科學家開始使用 google 的系統來從事機器學習方面的研究，那麼這將有利於 google 對日益發展的機器學習行業擁有更多的主導權。google tenso...
Apache Storm 官方文件中文版
本專案是 apache storm 官方文件的中文翻譯版，致力於為有實時流計算專案需求和對 apache storm 感興趣的同學提供有價值的中文資料，希望能夠對大家的工作和學習有所幫助。說明 如果沒有特殊宣告，本專案文件中所述 storm 版本均為 0.9.x 版本。原文資料 官方 trident...
Apache Storm 官方文件中文版
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