机器学习：计算趋势下的时代变革

随着科技的不断进步和计算能力的快速发展，机器学习已经成为当今时代的重要技术之一。它在各个领域都有着广泛的应用，从自然语言处理到计算机视觉，从医疗诊断到金融预测，机器学习正在改变我们的生活和工作方式。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在计算趋势下的发展，并提供相应的源代码示例。

一、计算能力的提升

随着硬件技术的不断进步，计算能力得到了极大的提升，这为机器学习的发展提供了强大的支持。现代计算机配备了更快的处理器、更大的内存和更强大的图形处理单元（GPU），使得训练复杂模型变得更加高效。以下是一个使用Python和TensorFlow库进行图像分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optim