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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
pythoncifar10_train.py 注意：第一次在CIFAR-10教程中运行任何目标时，将自动下载CIFAR-10数据集。数据集大约为160MB，因此您可能需要抢先在第一次运行。
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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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收集列表输入（Collecting Tabular Input）
收集列表输入 有时你需要在一个表单中以单一的形式处理多个模型。例如，有多个设置，每个设置存储为一个name-value，并通过 Setting活动记录模型来表示。这种形式也常被称为“列表输入”。
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Saving and Restoring（模型存储和加载）
保存器将恢复在模型中定义的所有变量。如果您在加载模型时不知道如何构建其图形（例如，如果您正在编写通用程序来加载模型），那么请阅读本文档后面的“保存和恢复模型概述”一节。
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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。 这个简单的模型对性能有着天生的限制：打开每个TCP连接是耗费资源的操作。
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Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
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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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- CodeIgniter用户指南 | User guide: General自动加载资源 | Auto-loading Resources
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自动加载资源 CodeIgniter提供了一个“自动加载”功能，允许在每次系统运行时自动初始化库、助手和模型。如果您在整个应用程序中全局需要某些资源，您应该考虑为方便起见自动加载它们。
- TensorFlow教程 | TutorialsVector Representations of Words（字词的向量表示）
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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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CSS盒子模型介绍 | CSS Box Model: Introduction to the CSS box model
CSS盒模型：CSS盒模型简介 在布局文档时，浏览器的渲染引擎根据标准的CSS盒子模型将每个元素表示为矩形框。CSS确定这些框的大小，位置和属性（颜色，背景，边框尺寸等）。
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