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从1.0到3.0，Angel发生了巨大的变化，它从一个单一的模型训练平台发展到涵盖机器学习各个流程，包含自己生态的通用计算平台，代码量也超过了50万行。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节的功能，目前支持3种算法：随机搜索，网格搜索和贝叶斯优化。
算法开发完成后，将代码保存为pt文件，然后将pt文件提交给PyTorch On Angel平台就可以实现分布式训练了。我们已经在PyTorch On Angel上实现了许多算法：包括推荐领域常见的算法（FM，DeepFM，Wide & Deep，xDeepFM，AttentionFM， DCN和PNN等）和GNN算法（GCN和GraphSAGE）。在后续的版本迭代中，我们将会进一步丰富PyTorch On Angel的算法库。
PyTONA(新）：PyTONA作为图学习算法的引擎被引入，目前支持GCN和GraphSage，同时也支持推荐领域的算法。PyTONA采用Python作为交互，因此是用户友好的自动机器学习:Angel3.0引入了3种超参数调节算法：网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化
高通在刚刚过去的8月发布骁龙670处理器，想必已经不算陌生，它也是高通首款基于10nm工艺制程打造的骁龙600系芯片。虽然670隶属骁龙600系列，但它的血缘却更接近骁龙710当然也是常青款660的替代品。骁龙670处理器，在CPU方面集成了2个主频最高2.0GHz的Kryo 360性能核心，此外还有6个1.7GHz的Kryo 360效率核心。据高通介绍，在CPU性能方面，骁龙670对比骁龙660提升了15%。GPU方面，骁龙670集成Adreno 615，比骁龙660的Adreno 512提升了25%的性能。
如果说他去年已经付给了你一笔定金了，那么就应该从“预收账款”这个小盒子从拿出一部分作为今年的收入，预付账款这个小盒子里的钱就变少了。因此，就有这么一个通俗易懂的公式：含税收入=利润表中的营业收入+增值税=销售商品、提供劳务收到的现金（现金流量表）+本年应收账款余额增加数（资产负债表）+本年预收账款余额减少数（资产负债表）
大举扩张让金地集团债务规模有所增加。截至2018年6月末，公司总负债超千亿，有息负债合计738.04亿元，相比去年末的553.54亿元增加了33.33%。其中，银行借款占比为46.77%，公开市场融资占比为53.23%。同时还导致经营现金流净额大减，净负债率的大幅增高。数据显示，金地集团经营现金流净额也在A股上市房企中排倒数第二，为-107亿元，同比下滑257%。在克而瑞公布的2018年上半年中国房地产企业销售TOP200中，金地集团从去年同期的第十位下降至今年的第二十一位。
