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Extend（扩展）
Python目前是TensorFlowAPI稳定性承诺支持的唯一语言。但是，TensorFlow还提供C++，Java和Go功能，以及社区对Haskell和Rust的支持。
- scikit-image分割 | segmentationsegmentation
segmentation
Module:segmentation skimage.segmentation.active_contour（图片，蛇）主动轮廓模型。
- HTTP指南 | GuidesConnection management in HTTP 1.x
Connection management in HTTP 1.x
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。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
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。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_strong
std::atomic_compare_exchange_strong
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_strong_explicit
std::atomic_compare_exchange_strong_explicit
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_weak
std::atomic_compare_exchange_weak
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_weak_explicit
std::atomic_compare_exchange_weak_explicit
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic::compare_exchange_strong
std::atomic::compare_exchange_strong
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- Node.js教程Node.js 官方文档关于 Node.js
关于 Node.js
稳定性标志 在文档中，你会看到每个章节的稳定性标志。Node.jsAPI还在改进中，成熟的部分会比其他章节值得信赖。经过大量验证和依赖的API是一般是不会变的。
- scikit-image测量 | measuremeasure
measure
如果内部样本数量最大，则将估计模型保存为最佳模型。如果当前估计的模型具有相同数量的内点，则只有当它具有较少的残差总和时才被认为是最佳模型。 这些步骤要么执行最多次数，要么直到满足特殊停止条件之一。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
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local3具有整流线性激活的完全连接层。LOCAL4具有整流线性激活的完全连接层。softmax_linear线性转换来产生logits。
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
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- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
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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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指南 | GuideSaving and Restoring（模型存储和加载）
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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