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- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
例如，如果padding[1]是(2,3)那么在第二个空间维度中，左侧会有2个零填充，右侧会有3个零。使用填充相当于lhs在卷积之前将这些相同的零值插入输入（）。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::raiseimage
Gmagick::raiseimage
- scikit-image 过滤器 | filtersfilters.rank
filters.rank
参数：图像：二维数组（uint8，uint16）输入图像。selem：二维数组该邻域表示为1和0的二维数组。out：二维数组（与输入相同的dtype）如果没有，则分配一个新数组。
- scikit-image转换 | transformtransform
transform
参数：图像：（M，N）ndarray用非零值表示边缘的输入图像。半径：用于计算霍夫变换的标量或标量序列。花车被转换为整数。
- TensorFlow表现 | PerformanceShapes and Layout（形状和布局）
Shapes and Layout（形状和布局）
形状和布局 XLAShapeproto（xla_data.proto）描述了N维数组（简称数组）的秩，大小和数据类型。 术语，表示法和惯例 数组的排名等于维数。数组的真实等级是尺寸大于1的维数。
- scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
skimage.restoration.denoise_nl_means（图像）对二维或三维灰度图像和二维RGB图像执行非局部平均去噪。
- 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。
- CSS变换 | TransformsCSS变换 | CSS Transforms
CSS变换 | CSS Transforms
CSSTransforms CSSTransforms是CSS的一个模块，它定义了用CSS设计的元素如何在二维或三维空间中进行转换。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::embossimage
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- TensorFlow指南 | GuideTensors
Tensors
在内部，TensorFlow将张量表示为基本数据类型的n维数组。 在编写一个TensorFlow程序时，你操作和传递的主要对象是tf.Tensor。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::frameimage
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- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
从这个角度来看，MNIST图像只是784维向量空间中的一束点，具有非常丰富的结构（警告：计算密集型可视化）。 展平数据将丢弃有关图像二维结构的信息。那不好吗？
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
- TensorFlow表现 | PerformanceBroadcasting semantics（广播语义）
Broadcasting semantics（广播语义）
- scikit-image应用集 | utilutil
util
skimage.util.regular_seeds（ar_shape，n_points）以〜n\_points规则间隔的非零像素返回图像。
- scikit-image指南 | GuideGetting started
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