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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
最大的（在这种情况下大约80％的数据）用于操练网络，一个较小的组（在这里称为“验证”）被保留用于评估操练期间的准确性，另一组（最后一组10％，“测试”）用于评估操练完成后的准确度。
- TensorFlow教程 | TutorialsRecurrent Neural Networks（复发性神经网络）
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
- TensorFlow教程 | TutorialsVector Representations of Words（字词的向量表示）
Vector Representations of Words（字词的向量表示）
- 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）
在tf.estimator中创建估计器 tf.estimator框架可以通过其高级别的EstimatorAPI轻松构建和操练机器学习模型。
- C++线程支持 | Thread supportstd::shared_future::shared_future
std::shared_future::shared_future
3-4%29传输由other到*this.施工后，other->valid()==false，也valid()返回与other.valid()在建造之前就会回来。
- C++迭代器 | Iteratorstd::move_iterator::operators
std::move_iterator::operators
3-4%29次增加或减少后，分别减少1次. 5-6%29返回一个迭代器，该迭代器由n或-n分别就位。 7-8%29将迭代器升级为n或-n分别就位。
- C++迭代器 | Iteratorstd::reverse_iterator::operators
std::reverse_iterator::operators
3-4%29次增加或减少后，分别减少1次. 5-6%29返回一个迭代器，该迭代器由n或-n分别就位。 7-8%29将迭代器升级为n或-n分别就位。
- C++文件系统 | Filesystemstd::filesystem::current_path
std::filesystem::current_path
3-4%29将当前工作目录更改为p，好像是在POSIX克迪尔... 参数 [表格] 返回值 1-2%29返回当前工作目录。
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
嵌入 本文档介绍了嵌入的概念，给出了如何在TensorFlow中操练嵌入的简单示例，并解释了如何使用TensorBoard嵌入式投影仪查看嵌入。
- TensorFlow指南 | GuideImporting Data（数据导入）
Importing Data（数据导入）
例如，图像模型的管道可能会聚合来自分布式文件系统中的文件的数据，将随机扰动应用于每个图像，并将随机选择的图像合并为一批以进行操练。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
我们将使用embedding_column并配置分类列的嵌入，并将它们与连续列连接起来。我们还使用indicator_column创建一些分类列的多重表示。
- C++数字 | Numericsstd::complex::operators
std::complex::operators
1-2%29other到*this... 3-4%29减other从*this... 5-6%29乘*this通过other... 7-8%分29*this通过other...
- C++输入/输出 | Input/outputstd::basic_ofstream::open
std::basic_ofstream::open
.%28自C++17%29 3-4%29有效调用%281-2%29open(filename.c_str(),mode)...
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
Tutorials（教程）
如何重新操练新类别的最后一层，其中有一个很好的不言自明的标题。 TF层指南：建立一个卷积神经网络，它引入了卷积神经网络（CNN），并演示了如何在TensorFlow中建立一个CNN。
- C++输入/输出 | Input/outputstd::basic_ifstream::open
std::basic_ifstream::open
.%28自C++17%29 3-4%29有效调用%281-2%29open(filename.c_str(),mode)...
- C++应用 | Utilitiesoperators (std::function)
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- C++应用 | Utilitiesstd::bitset::operators
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