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人们常说，学习的最好方法就是教学。如果您对Vue感兴趣，请通过撰写博客文章，开发研讨会，甚至发布您在社交媒体上分享的精华来加强您的专业知识。 观看你关心的回购。
- scikit-imageskimageskimage
skimage
形态学操作，例如打开或skeletonization.novice用于教学目的的简化界面。恢复恢复算法，例如去卷积算法，去噪等。分割将图像分成多个区域。
- scikit-image初学者 | novicenovice
novice
该模块主要用于教学，与scikit-image使用的正常的面向阵列图像功能显着不同。 注意 该模块使用笛卡尔坐标系，原点位于左下角，而不是右上角，顺序是x，y而不是行，列。
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培训提供面对面教学和虚拟课堂环境的正式码头课程。 博客：：报道码头最近发生的事。 部署，生产，数据中心，云，aws，天蓝色，供应商，管理员，企业
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这些失败发生的原因是，为了教学目的，我们犯了两个错误： 我们正在过早地优化（通过添加这个缓存层） 2.我们正在使用cast/2（虽然我们应该使用call/2） 比赛条件？
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但实际上，每位开发者都可能会有一些个性化的配置，对策略进行更精细化的控制，例如： 使用一个特定的缓存(指定一个不一样的缓存名称)设置缓存失效时间或者个数上限 这些需求都可以通过缓存的参数来实现。
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这些教程不适用于一般的机器学习教学。 请确保您已按照说明安装TensorFlow。 教程文件 本教程引用了以下文件： 文件目的mnist.py构建完全连接的MNIST模型的代码。
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