<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ljm5000的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ljm5000]]></copyright><item><title><![CDATA[APPLE STORE审核笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/92071531</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/92071531</guid><author>ljm5000</author><pubDate>Sat, 15 Jun 2019 11:10:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.当Bundle versions string, short保持一致，build号不一致的情况下，Apple store的审核会更加容易。例如1.0.0（1） 升级到 1.0.0（2）
如果Bundle versions string, short不一致。例如1.0.0 升级到 1.0.1这种情况，Apple store会当成一个全新的应用重新审核

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[史上最简洁使用Tensorflow_model_server]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/84069934</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/84069934</guid><author>ljm5000</author><pubDate>Wed, 14 Nov 2018 17:07:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[最简洁使用Tensorflow_model_server
####Tensorflow_model_server的目的是：
统一管理一个模型服务器，利于让他人使用这个模型，而且可以动态更新模型，模型也会常住在内存里面，加快结果输出，减少模型加载时间。
事先准备操作：
Tensorflow_model_server 安装：
  参考：https://www.tensorflow.org/servin...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[nlp分享]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/83901203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ljm5000/article/details/83901203</guid><author>ljm5000</author><pubDate>Fri, 09 Nov 2018 17:41:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[#NLP 分享：
Section 1:****
本节主要内容：
#* 1.中文分词技术原理解析
#* 2.机器学习与神经网络模型基础概念
#* 3.关键字提取
#* 4.词向量解析
本节期望：

能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取
能使用word2vec训练得到基础的模型与词向量

NLP是啥？
zh-wiki: 自然語言處理（英语：Natural Language Proc...]]></description><category></category></item></channel></rss>