最后讲解了一个人脸识别的程序代码，并进行了试运行，虽说实验了几次都没成功，貌似戴眼镜时无法识别，但还是很有趣的。
· Day 3 2018.9.11
上午是大课，之后回到教室继续学习。调查有关大公司们对于利用tensorflow进行机器学习等方面的应用情况。我选择了小米公司，搜索之后大致得到了如下结果：
小米对于NLP、图像分类、人脸识别、推荐、广告、异常流量识别等方面均在使用基于tensorflow的开发，还有广告CTR预估等在使用深度的预测模型，还有新闻推荐也在尝试从逻辑回归等传统模型迁移到深度神经网络，还有网络商品推荐和垃圾短信分类等。使用小米的手机等产品时不难发现，近几年移动端确实开始集成了越来越多的机器学习相关的功能包括人脸识别解锁，AI智能拍摄，垃圾短信拦截等。另外小米公司除了原生的tensorflow外还基于此开发了类似于Google的Cloud Machine Learning服务的Cloud ML平台。