在 Linux 启动过程 中我们介绍了 Linux 启动中关键的一步：Init 进程启动系统。作为操作系统的 1 号进程，Init 是一个由内核启动的用户级进程，完成系统引导。早期 Linux 系统的 Init 进程是著名的 SysV Init ，然而由于 SysVInit 进程是串行启动用户程序，启动时间长，而且启动事件复杂，已经慢慢开始退出历史舞台。目前广泛被各大 Linux 发行版采用的 Init 进程是 Systemd。Systemd 作为系统启动和管理的一整套解决方案，取代了 initd，成为系统的 1 号进程，其他的进程都是其子进程，本文将介绍 Systemd 的设计与使用。
Xid Message 由 NVIDIA 驱动报告的错误信息，一般卸载操作系统的内核日志或者是事件日志中。Xid消息表明发生了一般的GPU错误，通常是由于驱动程序对GPU的编程不正确或发送给GPU的命令损坏所致。这些消息可能表示硬件问题、NVIDIA软件问题或用户应用程序问题。
当写下 2019 未来へ 的时候，我没有意识到2020年将会发生什么。那时的我是轻松惬意的，文字里透露着面向未来的自信，期冀着能够做出自己的改变。一年过去了，咻的一下，很快，生活中的种种已经发生了改变。2020 年发生的种种让我更加意识到到自身的渺小与浅陋，绝大多数时候你改变不了什么，你能确定改变的只能是自己，尽管这并不简单。
这里是 「岁末围炉」系列的第二篇 2020 渺小，主题曲选择的是田馥甄的渺小，封面图来自冬日的雍和宫。 2020 年结束了，渺小的我依然在构建自己的框架，向着生命，向着未来。
近年来，深度神经网络技术被大规模地使用在搜索、推荐、广告、翻译、语音、图像和视频等领域。与此同时，深度学习也在推动一些人类最重大的工程挑战，比如自动驾驶技术、医疗诊断和预测、个性化学习、加速科学发展（比如天文发现）、跨语言的自由交流（比如实时翻译），更通用的人工智能系统（比如 AlphaGo）等。
TensorFlow 是开源的端到端的机器学习平台，提供了丰富的工具链，推动了机器学习的前沿研究，支撑了大规模生产使用，支持多平台灵活部署。2019年10月，谷歌正式发布TensorFlow 2.0，相比于TensorFlow 1.0，TensorFlow 2 重点关注易用性，默认推荐使用 Keras 作为高阶 API，同时兼具可扩展性和高性能，默认为动态图方式执行。本文作为 Tensorflow2 学习笔记，主要参考eat_tensorflow2_in_30_days，对照着原教程在Docker环境下对于TensorFlow2进行学习，感谢原作者的贡献。
在 人工神经网络 中我们介绍了人工神经网络这样的全连接网络，它是深度学习的基础。然而，全连接网络存在着参数数量过多等问题，本文将介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 。
除了SVM、决策树等算法，人工神经网络是机器学习的另一个重要分支，它是深度学习的基础。人工神经网络是通过模仿生物神经网络系统结构和功能，提出了一种 非线性统计性模型 ，用于对函数的近似和估计。人工神经网络以其独特的网络结构和处理信息的方法，在自动控制领域、组合优化问题、模式识别、图形处理、自然语言处理等诸多领域，已经取得了辉煌的成绩，本文将介绍其基本模型和核心算法实现。
改变的路总是很难走，尽管有挫折，但是仍要努力向前。这里是2020年「朝花夕拾」第二十八期 十字路口，这应该是 2020 年 「朝花夕拾」倒数第二期了。就在今天，北京又迎来了小雪，虽然只有不到两个小时，仍然给人带来些许欣喜。十字路口，尽管前面存在着各种不确定，唯一确定的是你希望找到一个更加自洽的自我。
像燃烧的火球在天边下坠，这是今天旁晚的晚霞，从没拍到过这样的烟云。这里是「朝花夕拾」第二十七期 远离他们，原谅我的起名无能，我只是觉得这首歌很好听。最近开始捡起了阅读，不再是刷着手机睡觉，而是看着Kindle入眠。相比之前，感觉自己的状态好了很多，也越来越觉得以前从信息流中漫无目的滑过的浅薄。远离他们，远离浮躁、远离喧嚣、远离无用的信息流，沉淀下来，做些有意义的事情（强行点题，手工狗头）
