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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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一个典型的动态页面将是一个时间轴，例如https://www.sqlite.org/src/timeline。时间线使用的所有SQL的日志如下所示。
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
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描述 forEach方法按升序为数组中含有效值的每一项执行一次callback 函数，那些已删除或者未初始化的项将被跳过（例如在稀疏数组上）。
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SVGColor坐标<坐标><坐标>是用户坐标系中的长度，它是距用户坐标系原点的给定距离沿着相关轴（X坐标的X轴，Y坐标的Y轴）。其语法与<length>的语法相同。
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例如，小波可以是任何{'db2'，'haar'，'sym9'}等等。模式：{'soft'，'hard'}，可选可选参数，用于选择所执行的去噪类型。
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返回图形，子图和绘图轴。需要pyplot已经导入frommatplotlibimportpyplot。 参数：bitspersample：int或None整数RGB图像中每个通道的位数。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
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这种数据格式适合表示稀疏数据。表示输入数据的另一种更高级的方法是构建代表文件或其他数据源的输入和读取器，并在TensorFlow运行图形时迭代文件。
- scikit-image形态 | morphologymorphology
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- scikit-image测量 | measuremeasure
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block_size：array_like包含沿每个轴下采样整数因子的数组。func：可调用函数对象，用于计算每个本地块的返回值。该函数必须实现一个轴参数，如numpy.sum或numpy.min。
- Python数据压缩 | Data Compressiontarfile
tarfile
对GNUtar格式的读/写支持，包括长名称和长链接扩展，对稀疏扩展的只读支持。 读/写支持POSIX.1-2001（pax）格式。 2.6版本中的新功能。
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