本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载.本文由机器之心编译,蒋思源、刘晓坤参与.
本文从最基本的依赖项开始,依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境,然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端.在完成配置深度学习框架后,本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络,完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置.
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自学python的大四狗发现校招招python的屈指可数，全是C++、Java、PHP，但看了下社招岗位还是有的。于是为了更加确定有多少可能找到工作，就用python写了个爬虫爬取招聘信息，数据处理，最后用R语言进行可视化呈现。项目地址：Github Repo 求关注。
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Code Review 是什么？
wikipedia: Code review is systematic examination (sometimes referred to as peer review) of computer source code. It is intended to find mistakes overlooked in software development, improving the overall quality of software.
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很多时候，我需要写脚本去做一些自动化操作，简单的可以直接写 Shell 脚本，但一些稍复杂的情况，
比如要用到分支语句，循环语句，或者调用一些高级函数，用 Shell 就太费劲了。
我更喜欢用一种完整的语言(比如 Python)，调用 Shell 程序并获取它的输出，执行复杂操作。
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之前简单介绍过 LSTM，网址，本文将利用 LSTM 来实现一个文本情感分类模型，是基于 Keras 和 Python 的。
概要
本文以词为单位，先分词，然后将每个句子截断为100词（不够则补空字符串），然后将句子以“词-词向量(embedding)”的矩阵形式输入到 LSTM 模型中进行学习分类。
本文使用的语料和参考来源于 文本情感分类（三）：分词 OR 不分词.
数据预处理
数据读取与分词
```python
读取数据并分词
pos = pd.read_excel('pos.xls', header=None)
pos['label'] = 1
neg = pd.read_excel('neg.xls', he
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更新
项目基于 webpack 2.X 版本，对应的源码在 master 分支；如果想使用 webpack 4.X ，请切换到 webpack4 分支。 webpack 4.X 大致思路不变，但配置 webpack 时的写法有变，同时可能要升级一些依赖。当控制台提示某个包缺少相应版本的 webpack 时，直接 npm install 包名 升级那个包就行。
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在docker中安装jenkins
拉取jenkins image
shell
docker pull jenkins
Jenkins没有数据库，所有数据都是存放在文件中的，首先在本地创建Jenkins数据目录，用于保存Jenkins的数据 这个目录需要定期的备份，用于容灾（当前Jenkins容器所在节点由于不可抗因素无法使用时，可以在新机器上使用备份的数据启动新的jenkins master节点）。
shell
sudo mkdir /var/jenkins
sudo chown 1000:1000 /var/jenkins
sudo docker run -p 8080:8080 -p 50000:50000 -v /var
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1. 目标定位
图片左上角为$(0,0)$，图片右下角为$(1,1)$
目标中心点为$(b_x,b_y)$，宽度为$b_w$，高度为$b_h$
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其实，我喜欢Mac的，想要有个MacBook，喜欢其婀娜多姿的身材，妩媚的脸庞，最终要的是有一个UNIX的心。可惜，屌丝买不起啊，只好用Ubuntu来装装Mac了，有什么办法变装呢，那就是安装主题，哈哈。
之前的时候，还是Ubuntu13.04的时候，用过一个主题，让我的桌面变得真的很像Mac，但是升级到14.04之后，发现那个主题安装不了了。今天偶然发现，原来是作者对其升级了，针对不同版本安装不同的主题包，然后我又恢复原来的那个界面了。遂分享之。
先来晒晒我的界面，(^__^) 嘻嘻……
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佛说，万物皆有源！首先，我们要先将该软件的源加到我们的源列表中。
sudo add-apt-reposit
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新的开始，做个记录
使用 create-react-app 快速构建 React 开发环境
``` bash
$ cnpm install -g create-react-app
$ create-react-app my-app
$ cd my-app/
$ npm start
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