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动机（Motivation）
此状态可以包括服务器响应和缓存数据，以及本地创建的尚未保存到服务器的数据。UI状态的复杂性也在增加，因为我们需要管理活动路线，选定标签，旋钮，分页控件等。 管理这个不断变化的状态是困难的。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow架构 我们为大规模分布式训练和推理设计了TensorFlow，但它也足够灵活，可以支持新机器学习模型和系统级优化的实验。 本文档描述了使这种规模和灵活性相结合的系统架构。
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📷 抓取（复制到剪贴板）生成的大长十六进制字符串并将其存储在安全的地方。 [图片] 这是您在下一步创建云服务器时将使用的个人访问令牌。
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机器概念和帮助 | Machine concepts and help
机器概念与寻求帮助 DockerMachine允许您在各种环境中提供Docker机器，包括驻留在您的本地系统、云提供商或裸金属服务器上的虚拟机(%28物理计算机%29)。
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Saving and Restoring（模型存储和加载）
将您的模型导出为SavedModel格式。 从本地服务器提供模型并请求预测。 准备服务于输入 在训练期间，从input_fn()摄取数据并准备好供模型使用。
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Swarm模式关键概念（引擎） | Swarm mode key concepts (Engine)
您可以在单台物理计算机或云服务器上运行一个或多个节点，但生产群部署通常包括分布在多台物理机和云计算机上的Docker节点。 要将您的应用程序部署到群集，您需要向管理器节点提交服务定义。
- Docker开始 | Get Started 第6部分：部署您的应用程序 | Part 6: Deploy your app
第6部分：部署您的应用程序 | Part 6: Deploy your app
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开始，第3部分：服务 1：概况介绍 2：集装箱 3：服务 4：成群 5：堆叠 6：部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本... 获取Docker撰写。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
它由1,068,298个可学习参数组成，需要大约19.5M乘加操作来计算单个图像的推理。 代码组织 本教程的代码位于models/tutorials/image/cifar10/。
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使用插件扩展引擎 | Extending Engine with plugins
网络插件 插入描述Contiv网络一个开源网络插件，为多租户微服务部署提供基础架构和安全策略，同时为非容器工作负载提供物理网络集成。
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Connection management in HTTP 1.x
HTTP主要依赖于TCP的传输协议，在客户端和服务器之间提供连接。在初期，HTTP使用单一模型来处理这种连接。这些连接是短暂的：每次请求需要发送时创建一个新连接，并在收到答复后关闭。
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Performance Guide（性能指南）
最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
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Splunk日志记录驱动程序 splunk日志驱动程序发送集装箱日志HTTP事件收集器中的SplunkEnterprise和Splunk的云。
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词的向量表示 在本教程中，我们看一下Mikolov等人的word2vec模型。该模型用于学习单词的矢量表示，称为“单词嵌入”。
- JSON教程JSON调用jquery ajax jsonp跨域调用实例代码
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JSONP跨域的原理 在同源策略下，在某个服务器下的页面是无法获取到该服务器以外的数据的，但img、iframe、script等标签是个例外，这些标签可以通过src属性请求到其他服务器上的数据。
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创建表单（Creating Forms）
在客户端上显示的表单，大多数情况下有一个相应的模型，用来验证其输入的服务器数据(可在 输入验证 一节获取关于验证的细节)。当创建基于模型的表单时，第一步是定义模型本身。
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