作者：DjangoPeng
近年来，CNN模型在ImageNet图像分类任务上赚足了眼球。从最早的AlexNet、Inception、VGG，到后来的Network-in-Network、GoogleNet、ResNet等，国内外的研究学者们一直在刷新着准确率，今年我们能够看到AI已经在该任务上超越了人类（5%）的准确率。但是，从工业界应用场景来看，上述网络普遍存在模型大，训练时间长的问题。以Tesla自动驾驶车为例，每一次升级都需要把模型从服务器下载到自动驾驶车（Over-the-air)，这对带宽和网络的要求极高。
因此，学术界又涌现出一大批模型压缩的文章，从最简单的SVD，到模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）都取得了不错的效果。2017 ICLR的一篇论文SqueezeNet在不影响准确率的情况下，能够取得50X倍的压缩效果，并提出了系统级（System-level）端到端（end-to-en）的SqueezeNet Macroarchitecture。本文主要介绍SqueezeNet的原理和实验结果
Python作为一门流行的编程语言，广受程序员与数据科学家的喜爱。如今的Python拥有丰富的第三方库和良好的生态发展，使其能够在数据科学、人工智能、web等各领域获得广泛的支持。Python进阶系列旨在分享一些Python的高级特性，如Lambda表达式、元类(metaclass)的使用、类(class)和类型(type)的统一、经典类与新式类区别与应用等。*
作者：DjangoPeng
在学习和使用Python的过程中，应该有不少人都听过这句话：
”Everything is object！”
在Python的面向对象编程中，Object是最为核心的部分。今天，我想通过剖析Python Object的构造过程和组成原理，对比Python与Java/C++等在Object实现上的区别。
Python作为一门流行的编程语言，广受程序员与数据科学家的喜爱。如今的Python拥有丰富的第三方库和良好的生态发展，使其能够在数据科学、人工智能、web等各领域获得广泛的支持。Python进阶系列旨在分享一些Python的高级特性，如Lambda表达式、元类(metaclass)的使用、类(class)和类型(type)的统一、经典类与新式类区别与应用等。
作者：DjangoPeng
在计算机编程中，匿名函数（anonymous function）是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序，普遍存在于多种编程语言中。1958年LISP首先采用匿名函数，自此之后，越来越多编程语言陆续采用，如C++、Java、Python。
