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Hibernate ORM 概览
当我们工作在一个面向对象的系统中时，存在一个对象模型和关系数据库不匹配的问题。RDBMSs用表格的形式存储数据，然而像Java或者C#这样的面向对象的语言它表示一个对象关联图。
- 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。
- C++字符串 | Stringsstd::mbstowcs
std::mbstowcs
STD：：mbstowcs [表格] 从数组中转换多字节字符串，数组的第一个元素由src它的宽字符表示。所指向的数组中的连续元素中存储转换的字符。dst.不超过len宽字符被写入目标数组。
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
例如，神经网络模型可占用大量磁盘空间，原始AlexNet的浮点格式超过200MB。几乎所有的大小都被神经连接的权重所占据，因为在单个模型中经常有数百万个。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
- PHP编码 | Encodingmb_convert_variables
mb_convert_variables
- C++字符串 | Stringsstd::wcstombs
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STD：：胃 [表格] 从第一个元素指向的数组中转换宽字符序列。src以初始移位状态开始的窄多字节表示。转换后的字符存储在char数组的连续元素中。dst.不超过len字节被写入目标数组。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
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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”。
- C++字符串 | Stringsstd::wcsrtombs
std::wcsrtombs
STD：：wcsrtombs [表格] 从第一个元素指向的数组中转换宽字符序列。*src的转换状态开始的窄的多字节表示形式。*ps.如果dst不为空，转换后的字符存储在char数组的连续元素中。
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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。
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High-Performance Models（高性能的模型）
高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
- 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）
How 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）
默认值为4,000，但如果将其增加到8,000，则训练时间会延长两倍。准确度提高的速度减慢了你训练的时间，并且在某些时候会完全停止，但是你可以试验看看你何时达到了你的模型的极限。
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Benchmarks（基准）
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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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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