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国足备战十二强赛让里皮最为烦心的就是球员使用问题，因为伤病原因黄博文、吴曦、于大宝、梅方多名主力都因伤缺阵。国足年轻中锋张玉宁又因为备战德甲联赛，迟迟不归国参加集训让里皮震怒排除在这期集训大名单。目前国足中锋位置上，里皮只能用郜林和肖智来踢中锋了。　　 其中郜林应该是国足主场对阵乌兹别克斯坦首发中锋不二人选，郜林在国足长期踢主力进球数据少的可怜。十二强赛唯一让球迷信服的表现，就是在国足客场对阵叙利亚比赛郜林顶着压力罚进一个点球。这个点球也让郜林打破自己多年国足正赛不进球的尴尬纪录，所以郜林打破进球荒让里皮也是非常欣慰和高心。　　 因为像郜林这样的亚洲级中锋，进球就是一层窗户纸。一旦这层窗户纸捅破了，那么进球就会接踵而至。国足主场对阵乌兹别克必须赢两个球才能保留晋级希望。所以在这种情况下郜林就成为了里皮押宝的唯一中锋。不知道郜林能否再次顶住压力给球迷再次带来进球的好消息。郜林也想再次用进球让自己扬眉吐气为球迷送上惊喜。 郜林在国足前场支点策应能力是无可替代，只要他端正态度好好踢就能在国足比赛有好的表现。现在身价早就过亿的郜林，有时候在比赛中踢得过于谨慎小心，这让很多球迷重案六组演员表

原标题:学界 | Fashion-MNIST：替代MNIST手写数字集的图像数据集 FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集 / 测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。 这个数据集的样子大致如下（每个类别占三行）： 1. 为什么要做这个数据集？ 经典的 MNIST 数据集 [1] 包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST 数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在 MNIST 不 work，那么它就根本没法用；而如果它在 MNIST 上 work，它在其他数据上也可能不 work"。 Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接重案六组演员表

榆社人！ 尤其是榆社的爸妈们注意了！ 由《暑假》原班人马 倾情打造的年度“悲情”大片 即将在全国同步上映！ 领衔主演：榆社学生 群众演员：榆社家长 榆社熊孩子开学进入倒计时： 距离9月1日，只剩 3天！ 3天！ 3天！ 此刻 心慌不只是熊孩子们 更慌的是麻麻们！ 榆社妈妈们5个月的“奋战”就要开始了 因为她们要身兼各种独门秘技！ 技能一 准时准点送娃接娃 每年9月1日 榆社各大幼儿园门口基本是哭声一片 妈妈们也只能狠心 送自家孩子进校门 然后转身抹把辛酸泪 放学还得准点去接 技能二 能挣钱 养个孩子实在是太不容易了 全靠钱撑啊！ 轻易算算就要花这么多钱 单靠爸爸可撑不起啊 所以要养娃 妈妈也得挣钱啊 技能三 做饭要好吃，更要好看！ 妈妈，咱们什么时候吃糖醋排骨啊 妈妈，小亮的妈妈每天都给他 做不一样的早餐，超厉害 妈妈，这次郊游 我也要小美那样的便当 里面有一只小熊在睡觉 特别可爱 …… 做饭光好吃也满足不了自家孩子的心 因为他们很在意便当的颜值 怎么办？ 就算你曾经是 十指不沾阳春水的大小姐， 有了娃后，出于爱， 出于维护你重案六组演员表

夏天最不缺啥？ 那就是水果了 西瓜、桃子、苹果 应有尽有 单纯的吃水果多没有意思啊！ 这不 榆社一小伙 学了厨师后 把水果整成了下面的样子 这个香蕉做的小狗，还真的挺可爱的 这是招财猫吗？ 各种水果做的熊 猫头鹰都可以用水果做成！ 西瓜做的鲨鱼一点不恐怖 女孩子会喜欢这个蝴蝶吧~ 这些花雕真好看，都舍不得吃啦！ 这些水果这么好看， 哪里还舍得吃啊！ （放到你圈子里，朋友们会感激您） HOT 老乡们都在看 【关注榆社城事，了解榆社动态。快来与5万粉丝一起了解榆社的大小事!榆社城事:有料有味道,有趣有温度!】 －长按关注－ 一个有温度的公众号重案六组演员表

原标题:机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络 机器之心基于 Ahmet Taspinar 的博文使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络，并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档。我们将不仅描述训练情况，同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github，机器之心希望通过我们的试验提供精确的代码和运行经验，我们将持续试验这一类高质量的教程和代码。 机器之心项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment 本文的重点是实现，并不会从理论和概念上详细解释深度神经网络、卷积神经网络、最优化方法等基本内容。但是机器之心发过许多详细解释的入门文章或教程，因此，我们希望读者能先了解以下基本概念和理论。当然，本文注重实现，即使对深度学习的基本算法理解不那么深同样还是能实现本文所述的内容。 首先是安装 TensorFlow，我们可以直接按照 TensorFlow 官方教程安装。机器之心在 Jupyter Notebook 上运行和测试本文所有代码，但是 TensorFlow 在 Windows 上只支持 Python 3.5x，而我们现在安装的 Anaconda 支持的是 Python 3.6。所以如果需要在 Windo重案六组演员表