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GettingStarted 有关TensorFlow编程基础的简要概述，请参阅以下指南： TensorFlowMNIST入门已经成为尝试使用新机器学习工具包的标准数据集。
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
如何使用tf.estimator将线性模型与深度学习相结合以获得两者的优点。 阅读本概述以确定tf.estimator线性模型工具是否对您有用。然后做线性模型教程试一试。
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
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。
- 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形态 | morphologymorphology
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- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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生态系统（Ecosystem）
React/Redux链接包含教程和其他有用的资源，供学习React或Redux的人使用，ReduxEcosystemLinks列出了许多与Redux相关的库和插件。
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Embeddings（嵌套）
前两部分是针对机器学习或TensorFlow的新手，而嵌入式投影机则是针对各级用户的。 嵌入是从离散对象（如文本）到实数向量的映射。
- SVG教程 | TutorialIntroduction（介绍）
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但是本教程建议在学习过程中使用XML或文本编辑器，因为想要理解SVG内部的原理，最好的方法就是动手写一些SVG的标记。你需要注意到你的最终目标。
- RubyOpenSSLOpenSSL::ASN1
OpenSSL::ASN1
ASN.1，DER和BER是应用密码学的基石。ASN1模块提供了允许生成ASN的必要类。1数据结构以及使用DER编码对它们进行编码的方法。
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模块（Ngmodule）简介
应用的根模块之所以叫根模块，是因为它可以包含任意深度的层次化子模块。 @NgModule元数据 NgModule是一个带有@NgModule装饰器的类。
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概述（Overview）
技巧:如果你想了解更多关于收集软件需求和建模的原则，最好去学习 DomainDrivenDevelopment(DDD)。 什么时候测试，怎么测试？
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Image Recognition（图像识别）
在过去的几年中，机器学习领域在解决这些难题方面取得了巨大的进步。特别是，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型可以在纯视觉识别任务上实现合理的性能-在某些领域匹配或超过人类的表现。
- ReduxFAQRedux FAQ：常规（General）
Redux FAQ：常规（General）
如果您刚刚学习React，您应该首先关注React，然后在您更好地理解React以及Redux如何适合您的应用程序时查看Redux。 最后，Redux只是一个工具。
- TensorFlow教程 | TutorialsHow to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
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虽然它不如完整运行的训练，但这对于许多应用程序来说是非常有效的，并且可以在笔记本电脑上短短三十分钟内运行，而无需GPU。
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
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TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
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