关键词：
TensorFlow、Caffe和MXNet是三大主流的深度学习开源框架：TensorFlow的优势是社区最活跃，开源算法和模型最丰富；Caffe则是经典的图形领域框架，使用简单，在科研领域占有重要地位；MXNet在分布式性能上表现优异。PaddlePaddle、鲲鹏、Angel则是百度、阿里、腾讯分别推出的分布式计算框架。
腾讯深度学习平台DI-X
腾讯深度学习平台DI-X于2017年3月发布。DI-X基于腾讯云的大数据存储与处理能力来提供一站式的机器学习和深度学习服务。DI-X支持TensorFlow、Caffe以及Torch等三大深度学习框架，主要基于腾讯云的GPU计算平台。DI-X的设计理念是打造一个一站式的机器学习平台，集开发、调试、训练、预测、部署于一体, 让算法科学家和数据科学家，无须关注机器学习（尤其是深度学习）的底层工程繁琐的细节和资源，专注于模型和算法调优。
DI-X在腾讯内部使用了一年，其主要用于游戏流失率预测、用户标签传播以及广告点击行为预测等。
阿里机器学习平台PAI
阿里机器学习平台PAI1.0于2015年发布，包括数据处理以及基础的回归、分类、聚类算法。阿里机器学习平台PAI2.0于2017年3月发布，配备了更丰富的算法库、更大规模的数据训练和全面兼容开源的平台化产品。深度学习是阿里机器学习平台PAI2.0的重要功能，支持TensorFlow、Caffe、MXNet框架，这些框架与开源接口兼容。在数据源方面，PAI2.0支持非结构化、结构化等各种数据源；在计算资源方面，支持CPU、GPU、FPGA等异构计算资源；在工作流方面，支持模型训练和预测一体化。
PAI已经在阿里巴巴内部使用了2年。基于该平台，在淘宝搜索中，搜索结果会基于商品和用户的特征进行排序。
百度深度学习平台
百度深度学习平台是一个面向海量数据的深度学习平台，基于PaddlePaddle和TensorFlow开源计算框架，支持GPU运算，为深度学习技术的研发和应用提供可靠性高、扩展灵活的云端托管服务。通过百度深度学习平台，不仅可以轻松训练神经网络，实现情感分析、机器翻译、图像识别，也可以利用百度云的存储和虚拟化产品直接将模型部署至应用环境。
微博深度学习平台是微博机器学习平台的重要组成部分，除继承微博机器学习平台的特性和功能以外，支持TensorFlow、Caffe等多种主流深度学习框架，支持GPU等高性能计算集群。微博深度学习平台架构如图1所示。（引用）
深度学习系列1深度学习在腾讯的平台化和应用实践（转载）
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微服务架构的设计和实践-培训感悟
这两天（4月8号，9号）我有幸参加了极客邦的培训课程-微服务架构的设计和实践，能够面对面倾听58架构师-孙玄的亲身授课，个人也是感到非常的荣幸。两天的时间，来回于广州和深圳，虽然不能说自己的技术有... 查看详情
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#201892082018-2019-2《移动平台开发实践》第12周学习总结
...错题1及原因，理解情况错题2及原因，理解情况...其他（感悟、思考等，可选）xxxxxx学习进度条|?????? 查看详情
基于zstack构建深度学习云平台
前言 深度学习是机器学习和人工智能研究的热门分支，也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉、机器学习带来了革命性的进步，而新的深度学习技术也正在不断诞生。由于深度学习正快速发展... 查看详情
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深度学习算法实践10---卷积神经网络（cnn）原理
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架构学习
...程也远不是现在动辄几百w行代码量的工程可比的，些许感悟特此记录。只是感悟....非干货.... 模块化 相信做过软件设计的学生都听过这个名词，要将具有不同功能，不同特性的组件设计成不同的模 查看详情
外卖广告大规模深度学习模型工程实践
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学习参考《深度实践spark机器学习》pdf+吴茂贵
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从优化性能到应对峰值流量：微博缓存服务化的设计与实践
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实践:《21个项目玩转深度学习基于tensorflow的实践详解》pdf+源代码
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