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BIOS中secure boot选disable，另外，设置优先从U盘启动，然后插入上面制作好的启动盘，上电开机就进入Ubuntu安装界面，具体Ubuntu安装步骤不介绍，不会可以百度下。网上还有人说，在安装ubuntu时，在grup配置中禁用nouveau，本人安装时第一次没有做这步同样安装成功，后来也遇到一次安装没有用这个不成功，用了就成功，但这两。这是与ACPI规范冲突，可以在BIOS中禁止，或ubuntu安装时，按e进行grup，在最后面添加acpi=off，然后ctrl+X从命令启动.

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。1. 从RNN到LSTM在RNN模型里，我们讲到了RNN具有如下的结构，每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。如果我们略去每层都有的o(t),L(t),y(t)，

在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写识别以及机器翻译等领域。1. RNN概述在前面讲到的DNN和CNN中，训练样本的输入和输出是比较的确定的。但是有一类问题DNN和CNN不好解决，就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于

YOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种骚操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。接下来一起了解一下最新的YOLOv5吧。更快更小

论文作者不再是YOLO 之父 Joseph Redmon，而是来自俄罗斯的 Alexey Bochkovskiy和两位台湾开发者Chien-Yao Wang、Hong-Yuan Mark Liao。论文地址：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection （Optimal ：最优的）Github上已经有了一些代码：YOLOv4 的 TensorFlow 2.0 实现：https://github.com/xiao9616/yolo4_ten

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机器学习可以概括如下几个层次学术研究者 他们的工作是从理论上诠释机器学习的各个方面，试图找出“这样设计模型/参数为什么效果更好”，并且为其他从业者提供更优秀的模型，甚至将理论研究向前推进一步。 能够做到这一步的人，可以说凤毛麟角，天赋是绕不过去的大山，机遇和努力也缺一不可。算法改进者 他们也许无法回答出“我的方法为什么work”，也许没有Hinton，LeCun那样足以载入史册的重大成果，

原文：Deepo 作者：Ming Deepo是一个几乎包含所有流行深度学习框架的Docker映像，拥有一个完整的可复制的深度学习研究环境。它涵盖了当前最流行的深度学习框架： theano,tensorflow,sonnet,pytorch,keras,lasagne,mxnet,cntk,chainer,caffe,torch。快速启动安装步骤1:安装Docker和nvidia-dock