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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
在这个过程中，本教程： 突出了网络架构，训练和评估的规范结构。 2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
应用滚动更新（引擎） | Apply rolling updates (Engine)
将滚动更新应用于服务 在本教程的前一个步骤中，您缩放了服务实例的数量。在本教程的这一部分中，您将部署基于Redis3.0.6容器映像的服务。
静态页面 | Static pages
静态页 注：本教程假设您下载了CodeIgniter和安装了框架在您的开发环境中。 你要做的第一件事就是建立一个控制器处理静态页面。控制器只是一个帮助委派工作的类。它是您的web应用程序的胶水。
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
如果你已经知道MNIST是什么，以及softmax（多项逻辑）回归是什么，那么你可能更喜欢这个速度更快的教程。确保在开始任何教程之前安装TensorFlow。
Learn the Basics
本教程针对所有受众，无论您是否具有React经验。 让我们来做这件事。 你好，世界 根据我们人民的古老传统，我们必须首先构建一个除了说“Helloworld”之外什么也不做的应用程序。
排空节点（引擎） | Drain a node (Engine)
清空群上的节点 在本教程的前几个步骤中，所有节点都在ACTIVE可用状态下运行。swarmmanager可以将任务分配给任何ACTIVE节点，所以到现在为止所有节点都可以接收任务。
std::is_bind_expression
std::bind，此模板派生自std::true_type对于任何其他类型，此模板派生自std::false_type... 此模板可专门用于用户定义的类型。
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
ratio
Template parameters and template arguments
模板参数和模板参数 每一个模板被一个或多个模板参数参数化，这些参数在模板声明语法的参数列表中表示： [表格] 参数列表中的每个参数可以是： 非类型模板参数； 类型模板参数； 模板参数。
实现撤消历史操作( Implementing Undo History )
在继续之前，确保你已经完成了基础知识教程，并很好地理解了减速器的组成。本教程将基于基础教程中介绍的示例进行构建。 在这个教程的第一部分中，我们将解释使Undo和Redo可以以通用方式实现的基本概念。
std::log10(std::valarray)
STD：：log10%28std：：valArray%29 [表格] 中的每个元素va计算元素值的公共%28基数10%29对数。 参数 [表格] 返回值 值数组中的值的公共对数va...
codecvt
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
BuildingInputFunctionswithtf.estimator 本教程将向您介绍如何在tf.estimator中创建输入函数。
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
Compile-time rational arithmetic
编译时有理算法 类模板std::ratio相关模板提供编译时的Rational算术支持.。该模板的每个实例化都准确地表示了任何有限的有理数。 编译时分数 在标头中定义<ratio> *。
