6月27日Medium的机器学习有几个非常有意思，排名靠前的博客中有满满的干货。其中NothingButNumpy项目教你从0搭建深度学习算法，真的是很干货。适合初学者满满学习。下面我们看一下具体有哪些内容。
这篇文章将向您展示如何在TensorFlow的TensorBoard中进行可视化。TensorBoard是Tensorflow自带的可视化工具，可以帮助我们了解整个算法的结构以及追踪算法过程中的一些变量值的变化。除此之外，它也可以帮助我们探索特征向量的特点。在这片博客中，作者主要教大家如何探索图像向量在嵌入空间中的样子。这只是一个入门的教程。有代码示例。
https://medium.com/looka-engineering/how-to-visualize-feature-vectors-with-sprites-and-tensorflows-tensorboard-3950ca1fb2c7
在本文中，作者将深入研究欺诈签名伪造的特定领域的细节。人们签署支票，授权文件和合同，验证信用卡交易并通过签名验证活动，这些签名都是很重要的凭证。 随着签署文件的数量的增长，签名欺诈也随之增长。
经济高效地存储和处理大量签名图像已经成本可控。 这使企业能够使用综合的历史交易数据，通过开发算法来发现欺诈签名的模式，从而实现传统视觉比较的自动化。
本文主要探索签名的特征，并利用算法来检测欺诈签名。
这是一篇实力长文。是基于NumPy从零开始创建一个深度学习网络计算图。本文首先带大家回顾了深度学习最基本的概念以及相关的公式和推导。
学习东西的最好方法是建立它。 让我们从一个简单的神经网络开始并手工解决它。 这将使我们了解计算如神经网络的计算流程。
作者项目的Github地址：https://github.com/RafayAK/NothingButNumPy
原文地址：https://medium.com/@rafayak/nothing-but-numpy-understanding-creating-neural-networks-with-computational-graphs-from-scratch-6299901091b0
这是一篇关于TensorFlow Extended（TFX）的简介。TensorFlow Extended是谷歌基于生产系统开发的TensorFlow版本。
当您考虑机器学习时，通常只考虑您现在可以创建的优秀模型。毕竟，这就是许多研究论文所关注的内容。但是当你想要采用那些令人惊叹的模型并将它们提供给全世界时，你需要考虑生产解决方案所需要的所有东西：如监控，可靠性，验证等。这就是谷歌创建TensorFlow Extended（TFX）的原因 - 为我们的机器学习（ML）管道提供生产级支持。我们正在与开源社区分享这一点，以便各地的开发人员可以在生产级TFX管道上创建和部署他们的模型。
本篇文章是TensorFlow官方发表的。非常值得一看。
https://medium.com/tensorflow/what-exactly-is-this-tfx-thing-1ac9e56531c
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