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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。
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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”。
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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。
- 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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创建新闻主题 | Create news items
在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
- 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）
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。
- CodeIgniter用户指南：教程 | User guide: Tutorial新闻栏目 | News section
新闻栏目 | News section
设置你的模型 与其在控制器中直接写入数据库操作，不如将查询放在模型中，以便以后可以轻松地重用它们。模型是在数据库或其他数据存储中检索、插入和更新信息的地方。它们代表你的数据。
- Immutable.jsRange()Range()
Range()
Range() 返回一个Seq.dexed（从）start（包括）到end（排除），bystep，start默认为0，step到1，end到无穷大。当start等于end，则返回空范围。
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TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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Vector Representations of Words（字词的向量表示）
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”。
- C++应用 | UtilitiesDate and time utilities
Date and time utilities
日期和时间效用 C++包括对两种时间操作的支持： 大chrono库，它是一个灵活的类型集合，可以跟踪不同精度的时间(%28等)。std::chrono::time_point29%。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
您将了解如何构建一个input_fn预处理模型并将数据输入到模型中。然后，您将实施一项input_fn将训练，评估和预测数据输入到神经网络回归器以预测房屋中值的中值。
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