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[图片] tf.summary.histogram需要一个任意大小和形状的张量，并将其压缩成一个由宽度和数量组成的直方图数据结构。
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Scaling of SVG backgrounds
[图片] SVG源 没有内在比例的宽度或高度 此图片不指定宽度或高度;相反，它指定了1：1的固有比率。想想这个像一个程序图标。
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TensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
[图片] 可视化TensorFlow图形。 要查看您自己的图形，请运行TensorBoard将其指向作业的日志目录，单击顶部窗格上的图形选项卡，然后使用左上角的菜单选择适当的运行。
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Preloading content
这个例子本身可能有些平淡，但预加载的好处可以更清晰直观的得到展示，在随后的渲染过程中，这些资源得到有效使用。对于更大的文件来说，也是如此。
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Fills and Strokes（填充和描边）
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首先是原始的Relu操作，带有浮点输入和输出： [图片] 然后，这是等价的转换子图，仍然具有浮点输入和输出，但具有内部转换，因此计算以八位完成。
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存储概述（引擎） | Storage overview (Engine)
[图片] Volumes存储在由Docker管理的主机文件系统的一部分中（/var/lib/docker/volumes/在Linux上）。非Docker进程不应该修改这部分文件系统。
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因此，可以更简单地使用更清晰的代码来实现流行的布局。这种独立性故意仅影响视觉渲染，留下基于线性阅读的HTML源代码的语音顺序和导航。
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Service Worker 配置
这对于像为不同分辨率提供的图片之类的资源很有用，那样ServiceWorker就只会为特定的屏幕和设备方向缓存正确的资源。
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javascript巧用eval函数组装表单输入项为json对象的方法
看完上面的基本理解eval是什么含义了吧 然后看下面的理解 稍微晋级一点点，用到了DOM中替换图片的例子 在Javascript中Eval函数的使用？
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[图片] 2.基本理念 我们建议使用化石软件配置管理系统建立两个分支。一个分支（“公共分支”或“trunk”）包含已发布的SQLite源，另一个分支是包含为该项目自定义的代码的专用分支。
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这是一张用TensorBoard创建的，关于我们将要构建的模型的图表： [图片] 重量初始化 要创建这个模型，我们需要创建很多权重和偏见。
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