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Hibernate 架构
架构 Hibernate架构是分层的，作为数据访问层，你不必知道底层API。Hibernate利用数据库以及配置数据来为应用程序提供持续性服务（以及持续性对象）。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow架构 我们为大规模分布式训练和推理设计了TensorFlow，但它也足够灵活，可以支持新机器学习模型和系统级优化的实验。 本文档描述了使这种规模和灵活性相结合的系统架构。
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单元 | Modules
模块 在模块化编程中，开发者将程序分解成离散功能块(discretechunksoffunctionality)，并称之为模块。 每个模块具有比完整程序更小的接触面，使得校验、调试、测试轻而易举。
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XLA是模块化的，因为它很容易插入替代后端，以便定位一些新颖的硬件架构。用于x64和ARM64的CPU后端以及NVIDIAGPU后端均位于TensorFlow源代码树中。
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size_t
使用其他类型（如unsignedint）进行数组索引的程序可能会失败，例如，当索引超过UINT_MAX或者依赖于32位模块化算法时，它是64位系统。
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Extend（扩展）
首先阅读以下架构概述： TensorFlow架构以下指南解释如何扩展TensorFlow的特定方面： 添加一个新操作，来解释如何创建自己的操作。
- TypeScript声明文件 | Declaration FilesLibrary Structures
Library Structures
模块化图书馆 一些库只能在模块加载器环境中工作。例如，因为express只能在Node.js中工作，并且必须使用CommonJSrequire函数加载。
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