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Handling Touches
“可触摸”组件提供捕捉敲击手势的功能，并且可以在识别手势时显示反馈。但是，这些组件不提供任何默认样式，因此您需要做一些工作才能让它们在您的应用中很好地显示。
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Tutorials（教程）
以下教程重点关注人类语言中的机器学习问题： 向量表示的单词，它演示了如何创建一个单词的嵌入。 递归神经网络，演示如何使用递归神经网络来预测句子中的下一个单词。
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rest-spread-spacing
强化rest和spread运算符及其表达式之间的间隔（rest-spread-spacing） 在--fix命令行上的选项可以自动修复一些被这条规则反映的问题。
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Improving User Experience
这里有一个演示： 在手机上试用 使用AndroidRipple AndroidAPI21+使用材质设计涟漪为用户提供反馈，当他们触摸屏幕上的可互动区域时。
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Image Recognition（图像识别）
它不需要任何努力让人类分辨狮子和美洲虎，阅读标志或识别人类的脸部。但这些实际上是用计算机解决的难题：它们看起来很容易，因为我们的大脑非常善于理解图像。
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
相反，它是机器学习利用的向量之间的位置和距离的整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。更一般地，分类器和神经网络用于实数向量。他们操练最好的密集向量，其中所有值都有助于定义一个对象。
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Vector Representations of Words（字词的向量表示）
但首先，让我们看看为什么我们想要首先学习单词嵌入。如果您是嵌入式专业版，请随意跳过本节，并且您只是想弄清楚您的手上的细节。 动机：为什么学习单词嵌入？
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
当学习如何编程时，首先要做的事情是打印“HelloWorld”。就像编程有HelloWorld一样，机器学习有MNIST。 MNIST是一个简单的计算机视觉数据集。
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- Element UI组件Message 消息提示
Message 消息提示
Message消息提示 常用于主动操作后的反馈提示。与Notification的区别是后者更多用于系统级通知的被动提醒。 基础用法 从顶部出现，3秒后自动消失。
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