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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回昨日
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，
出于维护你重回昨日
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）
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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重回昨日
昨儿个小编无意间点开一段视频，是早年间文章参加《快乐大本营》时的片段，没想到还有了惊喜~从中发现了这位很早就喜欢盘串的同学！
在网上搜索，还看到有网友拍到文章去选购文玩的照片。
手上戴着一串椰壳，认真的看着尺寸是多少。
小编直接杀入他的微博，从相册中更是看到了从11年开始，文章就在微博中晒过各种串。
只可惜老照片的像素实在有些渣，这串看着像星月？
这条从颜色判断像是小叶紫檀或是椰壳。
星月菩提、小叶黑檀、嘎巴拉，宝贝还真不少！
嘎巴拉再次出镜。
友人送的新念珠。一线药师珠、嘎巴拉手串，看来文章对藏传佛珠比较感兴趣。
星月、椰壳叠加搭配。
因电影而相识的李连杰同样是文玩爱好者。
出席活动中，俩人的手腕上都佩戴着108颗的手串。
椰壳手串的出镜率应该是最高的。
除了单独佩戴在手腕上、脖子上，也会出现同时佩戴的时候。
在微博中还单独有一条表达对椰壳的喜爱之情。
身边的朋友看来也是一位文玩爱好者~重回昨日