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生态系统（Ecosystem） Redux是一个小型图书馆，但其合约和API经过精心挑选，以产生工具和扩展的生态系统。 有关与Redux相关的所有内容的广泛列表，我们推荐AwesomeRedux。
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在其他图书馆提供显着优势的地方，如React庞大的替代渲染器生态系统或Knockout的浏览器支持IE6，我们也尝试列出这些优点。
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现有技术（Prior Art）
与Flux类似，Redux规定您将模型更新逻辑集中在应用程序的某一层（Flux中的“存储”，Redux中的“reducer”）。
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例如，dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量，dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
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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”。
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显示 | display
根据其他属性的值（例如位置，浮点数或溢出）以及它本身是否参与块或内联格式化上下文，它要么为其内容建立新的块格式上下文，要么将其内容整合到其父格式中上下文。
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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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Estimator提供您可以实例化的类以快速配置常用模型类型，例如回归器和分类器： tf.estimator.LinearClassifier：构造一个线性分类模型。
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通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
- 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）
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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MicrosoftActiveXDataObjects.Net（ADO.Net）是一个模型，.Net框架的一部分，由.Net应用程序用于检索，访问和更新数据。
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高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
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使用如[R338]，图4中的点标记，如图所示： v8------v7/|/|y/|/|^zv4------v3||/|v5----|-v6|/(note:NOTrighthanded!)
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