如何使用C/C++开发PHP插件
PHP插件php作为web时代最常用的编程语言之一，其广泛应用于web page和web service的开发。
可以很方便的通过c/c++为php开发插件，以方便部署服务。这篇文章以一个hello world程序作为示例解释如何使用c/c++为php开发插件。
该代码支持php5和php7。
本文
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使用tensorflow构造RNN/SRU网络识别mnist数字
SRUSRU(Simple Recurrent Unit)是近期一个新提出来的类似LSTM和GRU的处理单元结构。
论文：https://arxiv.org/abs/1709.02755
官方代码：https://github.com/taolei87/sru
本文代码：https://github
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ncnn框架体验与分析
ncnnncnn是腾讯最近开放的一个专门针对移动设备（尤其是android）的开源深度学习前向框架。
其优点如下：
纯c/c++实现，无第三方依赖，库体积很小，部署方便；
针对arm做SIMD优化，采用OpenMP多核并行技术，速度快；
支持较多常见的layer；
框架非常简单容易理解，类似caf
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解决python训练数据内存泄露的一个非正常方法
内存泄露Python越来越广泛的应用于机器学习/深度学习领域，是目前最火的该领域编程语言，各大深度学习框架基本都支持python接口。
在TensorFlow训练模型的过程中，一般数据加载分情景各有不同。
当数据量能直接全部载入内存时，当然最是方便，直接全部载入内存，然后训练即可。
数据无法全
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linux上常用的命令
工具类htop取代top，界面更加用户友好。
ag急速文件内容搜索。类似：1find . -type f|xargs grep 'foo'
seqtest.sh执行50次1seq 50|xargs -i ./test.sh
abapache bench tool，用于测试http服务器性能。12#测
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TensorFlow多GPU并行
概述TensorFlow作为深度学习时代的“C语言”，值得好好学习一下。本文介绍TensorFlow的单机多卡数据并行加速，以mnist为例进行说明。
CNN模型一个简单的识别mnist数据集的CNN模型，非常简单，如下：123456789101112131415161718192021222324
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TensorFlow模型转换为EasyCNN模型
EasyCNN是一个轻量级的CNN框架，纯C++11编写，不依赖于任何库，可跨平台应用于Linux/Windows/Android/iOS等平台。
TensorFlow是Google开发的深度学习框架，由专业工程人员与算法开发人员合作开发而成，是目前最火的开源深度学习框架。
EasyCNN具
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Beam Search算法及其应用
概述Beam Search算法是一种平衡性能与消耗的搜索算法，目的是在序列中解码出相对较优的路径。
Beam Search算法广泛运用于OCR、语音识别、翻译系统等场景。
CTC示例以OCR为例，beam search算法可应用于笔划切分点的判断，CTC解码，Seq2Seq模型解码等步骤。
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使用Python提供高性能计算服务
前言python具有丰富的库，并且很容易作为胶水语言很容易与c/c++进行交互集成。
因此为了适应快速变化的业务和兼顾计算效率，在上层采用python作为server提供service，在底层采用c/c++进行计算是一种对于算法开发者非常适宜的方式。
python flask库提供http接口以及相
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Python调用C++模块时发生crash
现在写python代码越来越多，实在太方便了。
有一次在python代码中通过ctypes调用c++模块，一直发生glibc free invalidate pointer错误。类似如下代码：1234567891011struct Foo{ std::string content;
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