CXXNET深度学习框架被淘汰，MXNet迎来新时代

资源摘要信息:"mkmatlab代码-dmlc-cxxne:dmlc-cxxne是一个开源的深度学习框架，其开发团队决定停止维护，并鼓励用户转向使用MXNet。该框架主要功能亮点包括轻巧、简洁、分布式特性，能在多GPU上进行线性加速，具有高效的性能，并且用户可以通过简单的模板表达式和numpy式的代码扩展库，同时支持多个语言界面，包括numpy。" CXXNET是一个开源的深度学习框架，它具有以下特点和知识点： 1. 轻巧且简洁：CXXNET的设计理念是小而锋利，它包含了最先进的深度学习模型的简明实现，保持最小的依赖，使得其可移植且易于构建。 2. 分布式计算：该框架能够超越单一GPU和单一机器的限制，在多个GPU上运行，并且几乎呈线性加速。它的库由分布式参数服务器支持，使得用户无需GPU编程就能轻松扩展。 3. mshadow支持：CXXNET使用mshadow库，它可以为用户生成高性能的CUDA和CPU代码，带来简洁易读的代码，性能匹敌手工制作的内核。 4. 易于扩展：开发者可以通过编写numpy样式的模板表达式来扩展库。这种方式使得库的扩展既简单又高效。 5. 多语言支持：CXXNET支持方便的其他语言界面，特别是从numpy数组进行训练以及预测/提取到numpy数组的应用场景。 6. MXNet的转换器：CXXNET的开发团队为用户提供了MXNet的转换器，方便用户检查模型是否可以转换到MXNet中，便于用户迁移和升级。 7. 社区和贡献者：资源中提到了用户组(TODO)，这表明CXXNET拥有自己的社区和贡献者群体，他们积极参与项目的维护和改进。 8. 开源项目：标签"系统开源"表明CXXNET是一个开源项目，用户可以自由地使用、学习和改进该框架。 根据提供的文件信息，用户在使用CXXNET时，可能会遇到需要转移到MXNet的情形，因此需要注意的是CXXNET的弃用和未来的发展方向，以及如何将现有的CXXNET模型迁移到MXNet框架中。 CXXNET作为深度学习领域的一个早期框架，其设计理念和实现方式对后续框架的设计有着一定的影响，尤其是对于追求性能优化和简洁易用的开发者而言。同时，CXXNET的放弃也表明了在快速发展的技术领域中，某些框架可能因各种原因被其他更先进或更受欢迎的框架所取代，这要求用户和开发者对技术动态保持敏感，以便及时更新和升级自己的技术栈。 最后，作为一个开源项目，CXXNET的源码包文件名称为"dmlc-cxxne-master"，通过这种命名方式，用户可以很容易地识别出这是属于深度学习机器学习社区（DMLC）的CXXNET项目，并且-master表明这是项目的主分支或者稳定版本。对于有兴趣深入研究该框架的用户或开发者来说，这是开始探索和学习源码的良好起点。