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收录了 dmlc 频道下的 30 篇内容
DMLC：最大开源分布式机器学习项目
近日，分布式开源机器学习项目正式发布。本文对该项目所包含的库及系统组件进行了简单介绍。
用 MXnet 实战深度学习之一：安装 GPU 版 mxnet 并跑一个 MNIST 手写数字识别
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第一篇，用MXnet做实现平台的实例代码，简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。来自Phunter的博客，Phunter的职业是数据科学家，DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
用 MXnet 实战深度学习之二:Neural art
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第二篇，用MXnet的neural art示例电脑绘画，用来讲解卷积网络ConvNet（CNN）。第一篇为安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别。来自Phunter的博客，Phunter的职业是数据科学家，DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
XGBoost 缺失值引发的问题及其深度分析
本文介绍美团XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析。
XGBoost 缺失值引发的问题及其深度分析
本文分析XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致的问题。
HDFS Federation 在美团点评的应用与改进
HDFS Federation为HDFS系统提供了NameNode横向扩容能力。然而作为一个已实现多年的解决方案，真正应用到已运行多年的大规模集群时依然存在不少的限制和问题。本文以实际应用场景出发，介绍了HDFS Federation在美团点评的实际应用经验。
2016 机器学习大盘点（第 2 篇）
作为系列文章的第二篇，本文介绍了2016年最主要的机器学习和深度学习技术、项目、框架，并回顾了相关领域的重要进展和事件。
字节跳动开源高性能分布式训练框架 BytePS：兼容 TensorFlow 等
BytePS在性能上颠覆了过去几年allreduce流派一直占据上风的局面
AWS Deep Learning AMI 现在包含 Apache MXNet 0.11 和 TensorFlow 1.3
AWS Deep Learning Amazon 系统映像 (AMI) 旨在帮助您在 AWS 上构建稳定、安全且可扩展的深度学习应用程序。
MXNet API 入门 —第 5 篇
Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架，支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。本篇主要介绍不同模型的对比结果。
深度学习框架 MXNet 成为 Apache 孵化器项目
MXNet是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架，2017年1月23日，该项目进入Apache基金会，成为Apache的孵化器项目。
MXNet API 入门 —第 4 篇
Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架，支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。本篇主要介绍如何使用训练模型进行图片分类。
如何用机器学习模型，为十几亿数据预测性别
本文将以性别标签为例，介绍人口属性标签预测的机器学习模型构建与优化。
丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving
近期，爱奇艺决定将这一系统开源，本文将详细介绍项目开发背景、系统实践、系统特性和架构及实现等内容。
Apache 顶级项目 MXNet 退役！大神李沐创办、亚马逊首选深度学习框架如何从大厂“宠儿”到落入“冷宫”？
保技术，舍推广，行得通吗？
2018 年最受欢迎的 Python 库，你都用过吗？
日，数据科学网站KDnuggets评选出了顶级Python库Top15，领域横跨数据科学、数据可视化、深度学习和机器学习。
宣布为 Apache MXNet 推出 ONNX 支持
今天，AWS 宣布推出 ONNX-MXNet，它是一种用于将 Open Neural Network Exchange (ONNX) 深度学习模型导入到 Apache MXNet 的开源 Python 程序包。
MXNet API 入门 —第 6 篇
Apache MXNet是一种功能全面、可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架，支持包括卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)在内的顶尖深度模型。这一系列文章介绍了MXNet的基本概念和使用方法。本篇主要介绍不同模型的对比结果。
Amazon Elastic Inference GPU 支持的深度学习推理加速
最近人工智能和深度学习的发展迅速，其中一个原因是图形处理单元 (GPU) 神奇的计算能力。
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