TensorFlow中变量主要用来表示机器学习模型中的参数，变量通过 tf.Variable 类进行操作。tf.Variable 表示张量，通过运行 op 可以改变它的值。与 tf.Tensor 对象不同，tf.Variable 存在于单个 session.run 调用的上下文之外。

初学者在从事机器学习或数据科学项目时经常会遇到一些常见的错误?在这里我们列出这些最常见的错误。

在拉斯维加斯举行的 IBM THINK 2018 大会上，IBM声称，其POWER服务器上的机器学习不仅比Google Cloud中的TensorFlow更快，而且速度更快了46倍。他们使用一组由

“以神经元为模型的超导计算芯片可以比人脑更快、更高效地处理信息。”《科学进展》（Science Advances）于近日所描述的这一成就是开发用于模拟生物系统的高级计算设备的关键基准。它可以打开更自然的机器学习软件的大门，虽然许多障碍仍然可以在商业上使用。

MLS提供了模型的全生命周期管理能力，支持模型的生成、预测、部署、调度等完备的管理能力。将模型应用到生产环境中，到此，一个完整的电影推荐的机器学习分析方案就完成了。

......没错儿，这些盛誉都指向了一个编程语言——Python。从DevOps到机器学习再到数据分析，Python的身影可谓无处不在，为什么Python能够做到如此地位并获得这么多的荣誉呢?本文采访了Stack Overflow的数据科学家David Robinson，听听看他是如何解读Python的?

机器学习是当今技术领域的热门话题。从自驾车，到反恐斗争中捕捉邪恶的内容，应用程序在您拍摄照片之前自动美图等，这些应用程序无处不在。每一项创新都创造了一个新的商业机会，同时简化和自动化通常远远超出了我们人类能够立即处理或花费一生处理的数据。

IBM宣布进一步增强其PowerAI软件平台，旨在促进AI模型在目前最快的GPU上的实际扩展。IBM利用新的分布式深度学习(DLL)库扩展到256个GPU，IBM报告表示，打破了之前由Google和Facebook在两个著名的图像识别工作负载上所创造的记录。

IBM昨日(8月7日)发布了一项新技术，该技术可以通过应用大量强大的硬件来完成分布式深度学习(DDL)系统的训练。它的工作原理是优化运行深度神经网络的硬件组件之间的数据传输。

今日思科宣布推出基于意图的新一代网络解决方案， 这是企业网络领域具有颠覆性的创新成果，充分展示了思科的愿景。思科致力于打造一个能够预测行动、阻止安全威胁路径、 持续自我演进和自我学习的新一代系统， 从而帮助企业在联接性不断增强、分布式技术持续演进的时代中， 创造全新机遇并解决之前未能解决的挑战。