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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
你为什么要使用线性模型？ 当最近的研究证明更复杂的神经网络具有多层功能时，为什么要使用如此简单的模型？ 线性模型： 与深度神经网络相比，快速训练。 可以在非常大的功能集上运行良好。
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
Tutorials（教程）
以下教程解释了TensorFlow系统上CPU和GPU的交互： 使用GPU以下教程介绍了图像识别的各个方面： 图像识别，它介绍了图像识别领域和用于识别图像的模型（初始）。
- TensorFlow指南 | GuideDebugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
Debugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
在命令提示符处输入run命令（或者只是r）： tfdbg>run 该run命令会导致tfdbg执行，直到下一次Session.run()调用结束，该调用将使用测试数据集计算模型的准确性。
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用于构建和加载SavedModel的API 本节重点介绍用于构建和加载SavedModel的API，特别是在使用较低级别的TensorFlowAPI的情况。
- TensorFlow教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
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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”。
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Integrating with Other Libraries
- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
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labels：ATensor包含通过传递给模型的标签input_fn。对于predict()调用将是空的，因为这些是模型将推断的值。
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OpenAPI（Swagger）
最后一步是调用setup()。它接受顺序（1）路径来安装Swagger，（2）应用程序实例，以及（3）描述Nest应用程序的文档。
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Getting Started（开始）
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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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autoUpdater
程序：主 大autoUpdater模块为Squirrel框架。 您可以使用以下项目之一快速启动多平台发布服务器，以分发应用程序： nuts：使用GitHub作为后端，为您的应用程序提供智能发布服务器。
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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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（堆栈溢出：Redux如何处理深度嵌套模型？） 我是否需要在减速器中克隆我的状态？是不是复制我的状态会变慢？ 不断更新状态通常意味着制作浅拷贝，而不是深拷贝。
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Yii2的API文档生成器 此扩展为Yii框架2.0提供了API文档生成器。 有关许可证信息，请检查LICENSE文件。
- Node.js教程Node.js 教程Node.js 事件循环
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Node.js的每一个API都是异步的，并作为一个独立线程运行，使用异步函数调用，并处理并发。 Node.js基本上所有的事件机制都是用设计模式中观察者模式实现。
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