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人工智能风口有多火？估计很多人已经感受到了，我在这里引用一下新智元的报道：
“2017年短短不到三个月的时间，国内AI获投项目已有36个，千万级别融资占据半数以上。”
嗯，就是那么霸道。两会刚刚结束，“人工智能”首次被列入政府工作报告，随之而来的是人工智能板块领跑大盘涨势，无疑，这一切将刺激人工智能在多个领域的全面发展。
从 16 年年中开始，我们开始思考最优的深度神经网络结构自动发现的问题，并在业余时间开始逐步做些探索性的实验。当时的出发点其实很简单：对于解决某个机器学习任务，目前的常规做法是通过算法研发人员分析问题特性，并不断设计修改试探深度神经网络的结构，找到最适合解决手头问题的网络结构，然后通过不断调参来获得解决问题的最优网络结构及其对应的参数。很明显，这里需要耗费研发人员大量的精力，大家知道，AI在各个行业逐步辅助和替代人是个大的发展趋势，那么自然就产生一个问题：在探索解决手头问题的深度神经网络结构方面既然耗费了大量的精力，那么这个工作能不能让机器自动完成呢？也就是这项工作的初衷是代替深度学习研发工程师的日常工作。
任何代码都会发生错误，这些错误有些是可以补救的，有些则只能让程序崩溃。良好的错误处理能够让你的代码健壮性提高，提高程序的稳定性。
在描述企业骨干网(大型企业的内网)之前，我得先来解释一下互联网路由的层次问题，理解了这个，你才能理解企业内网的构建规则，我还是以问题开始吧。
OpenStack 为用户提供了三种操作方式, Web界面/CLI/RESTAPI, 实际上前两者是对 RESTAPI 做了两种不同形式的包装, 使用户可以通过网页或者指令行的方式来调用 RESTAPI 接口.
本篇博文主要记录了 使用 OpenStackClients (OSC 命令行客户端) 项目所提供了Python Bindings API 来进行二次开发的技巧, 以及实现一个启动虚拟机并部署 Workpass+MySQL 自动化脚本的 Demo. 源码详见 GitHub：openstackclient-api-demo
QQ 空间热修复方案基于 Android dex 分包基础之上，简单概述 Android dex 分包的原理就是：就是把多个 dex 文件塞入到 app 的 classloader 之中，但是 Android dex 拆包方案中的类是没有重复的，如果 classes.dex 和 classes1.dex 中有重复的类，当 classes.dex 和 classes1.dex 中都具有同一个类的时候，那么 classloader 会选择加载哪个类呢？这要从 classloader 的源码入手，加载类是通过 classloader 的 loadClass 方法实现的，所以我们看一下 loadClass 的源码。
说起数据挖掘机器学习，印象中很早就听说过关于啤酒尿布的神话，这个问题经常出现在数据仓库相关的文章中，由此可见啤酒尿布问题对数据挖掘领域影响的深远程度。先看看它的成因：“啤酒与尿布”的故事产生于 20 世纪 90 年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上，买尿布的同时经常顺便带一瓶啤酒回家。
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CSDN日报20170319——《人工智能风口， Python 程序员的狂欢与企业主的哀嚎》
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