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您可以将容器部署在桌面，物理服务器，虚拟机，数据中心以及公共云和私有云上。 由于Docker在如此多的平台上运行，因此移动应用程序很容易。只要需要，您可以轻松地将应用程序从测试环境移动到云中并返回。
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一些云解决方案的网络连接磁盘的启动速度低于50MB/秒，比旋转磁盘（150MB/秒），SATASSD（500MB/秒）和PCIeSSD（2,000MB/秒）慢。
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如果可以使用索引来加速搜索任一个或两个循环，则可能会发生额外的加速。 SQLite总是按照与SELECT语句的FROM子句中出现的表相同的顺序构造循环。最左边的表成为外部循环，最右边的表成为内部循环。
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我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
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例如：9<10但是'9'>'10'。 用于实现LIKE和GLOB的内置函数不能使用sqlite3_create_function（）API重载。
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对于overlay支持多主机连接的网络或自定义插件，连接到相同多主机网络但从不同主机启动的容器也可以以这种方式进行通信。 此示例使用六个容器，并指导您在需要时创建它们。
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实质上，通过这个函数会建立一条加速度曲线，因此在整个transition变化过程中，变化速度可以不断改变。 这条加速度曲线被<timing-function>所定义，之后作用到每个CSS属性的过渡.
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错误回复->err包含错误的单个字段的Lua表 RedisNil批量回复和Nil多批量回复->Luafalse布尔类型 Lua到Redis转换表。
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您可以将本教程中的每个代码片段复制并粘贴到Python环境中，或者您可以从mnist_deep.py下载完全实施的深网。
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那么所选择的关键将比该表中曾经存在的最大关键要多一个。如果该表中以前存在最大可能的键，那么INSERT将失败并显示SQLITE_FULL错误代码。
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每个步骤从训练集中随机选择10幅图像，从高速缓存中找出它们的瓶颈，并将它们送入最终图层进行预测。然后将这些预测与实际标签进行比较，以通过反向传播过程更新最终图层的权重。
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共享内存段用于以内存速度加速进程间通信，而不是通过管道或通过网络堆栈。共享内存通常由数据库和定制（通常为C/OpenMPI，C++/使用boost库）用于科学计算和金融服务行业的高性能应用程序使用。
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