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多模型同时输入（Getting Data for Multiple Models）
多模型的复合表单 在复杂的用户界面可能会发生，用户在表单中填写数据后将其保存在数据库的不同表中。yii形式的表单与单模型表单相比可以让你用更加简单的方法来创建。
- ReactNativeComponents: ModalModal
Modal
Modal 模态组件是在封闭视图上呈现内容的简单方法。 注意：如果您需要更多控制如何在应用程序的其他部分展示模块，请考虑使用顶级导航器。
- Yii 2.0 权威指南接收用户数据（Getting Data from Users）收集列表输入（Collecting Tabular Input）
收集列表输入（Collecting Tabular Input）
收集列表输入 有时你需要在一个表单中以单一的形式处理多个模型。例如，有多个设置，每个设置存储为一个name-value，并通过 Setting活动记录模型来表示。这种形式也常被称为“列表输入”。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
- TensorFlow教程 | TutorialsLarge-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具（除其他外）。本文档提供了这些工具的概述。它说明： 线性模型是什么。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
我们可以把它解释为一大堆数字： [图片] 我们可以将这个数组变成28x28=784数字的向量。只要我们在图像之间保持一致，无论如何将阵列弄平。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
- Yii 2.0 权威指南接收用户数据（Getting Data from Users）创建表单（Creating Forms）
创建表单（Creating Forms）
如果是基于模型的表单应首选这种方式。此外，在yii\helpers\Html中也有一些实用的方法用于添加按钮和帮助文本。
- C++容器 | Containersstd::unordered_multiset::swap
std::unordered_multiset::swap
大Hash和KeyEqual对象必须是Swappable，并且使用对非会员的非限定调用进行交换。swap... [表格] 参数 [表格] 返回值 %280%29 例外 [表格] 复杂性 常量。
- CSS 多列布局 | Multi-column Layout列规则风格 | column-rule-style
列规则风格 | column-rule-style
column-rule-style 通过column-rule-styleCSS属性，可以设置在多列布局的列之间绘制的规则的样式。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
- TensorFlow教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
Image Recognition（图像识别）
例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
- TensorFlow教程 | TutorialsRecurrent Neural Networks（复发性神经网络）
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
- CodeIgniter用户指南概述 | User guide: OverviewCodeIgniter功能 | CodeIgniter Features
CodeIgniter功能 | CodeIgniter Features
编码特征 由于他们不告诉你关于用户体验的信息，或者它的设计有多直观或智能，因此它们本身的特点是判断应用程序的一种非常糟糕的方式。功能不会透露任何有关代码质量，性能，注意细节或安全实践的内容。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
建立一个Softmax回归模型 在本节中，我们将建立一个单线性层的softmax回归模型。在下一节中，我们将扩展到具有多层卷积网络的softmax回归的情况。
- HTTP指南 | GuidesConnection management in HTTP 1.x
Connection management in HTTP 1.x
现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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