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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。
- 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开始 | Get StartedGetting Started（开始）
Getting Started（开始）
我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
- 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”。
- Hibernate 教程 Hibernate 教程 Hibernate ORM 概览
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。
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Saving and Restoring（模型存储和加载）
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。
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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。
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快速入门（Quick Start）
- Node.js教程Node.js 版本更新Node.js v8.3.0 发布，升级 V8 引擎至 6.0 版本
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#14518N-API错误处理的多个N-API函数已更改为支持分配错误代码。#13988REPL对require()的自动完成支持已经改进。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
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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Debugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
以下示例适用于使用SessionTensorFlow的低级API的用户。本文后面的部分将介绍如何将tfdbg与更高级别的API一起使用，即tf-learnEstimators和Experiment。
- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
tf.estimator.LinearRegressor：构造一个线性回归模型。tf.estimator.DNNClassifier：构建神经网络分类模型。
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资源（Resources）
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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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迁移至Redux( Migrating to Redux )
在您重写Stores时，您会发现需要避免某些Flux反模式，例如在Stores中获取API或触发商店内的操作。一旦您将代码移植到reducer之后，您的Flux代码将更容易遵循！
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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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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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