年轻人起来冲

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TensorFlow Serving 是用于机器学习的灵活，高性能的服务系统，针对生产环境而设计。 TensorFlow 服务 可以轻松部署新算法和实验，同时保持不变服务器体系结构和 API。TensorFlow Serving 开箱即用 与 TensorFlow 模型集成，但可以轻松扩展以服务于其他 模型类型

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本文主要学习了程序设计中的进程和线程等概念，并由此衍生出并行 VS 并发，同步和异步调用，多线程同步与互斥、线程池等概念

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本文讲解了常用的优化算法，对应深度学习的优化函数，实际学习路径可以是最小二乘法 -> 座标下降 -> 梯度下降 -> 牛顿法

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本文讲解了熵的计算过程，并且延伸到交叉熵、KL 散度，这些概念对应神经网络中损失的计算，学习时需要记住熵、交差熵、KL 散度即可

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本文对 Hexo 博客进行访问优化，使得访问速度更快了，主要是安装 hexo-neat 插件，实现对 html、css、js、image 等静态资源的高效压缩。通过压缩这些静态资源，可以减少请求的数据量从而达到优化博客访问速度的目的

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