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这些特征使得单向函数也是公钥签名算法的理想伴侣：不是签署整个文档，首先使用相当快的消息摘要算法生成文档的哈希，并且只需输出它的输出的几个字节使用较慢的公钥算法。
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但是可以通过调整学习率和其他超参数来提高其收敛性。 执行脚本 本节列出了执行主脚本（tf_cnn_benchmarks.py）的核心命令行参数和一些基本示例。
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因此，该算法执行速度比经典算法（fast_mode=False）快，但是使用两倍的内存。与其他替代方案相比，这种实施已被证明效率更高，参见[R422]。
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超参数 还有其他几个参数可以尝试调整，以查看它们是否有助于您的结果。--learning_rate控件更新到最后一层的训练过程中的大小。直观地说，如果这比学习要花费的时间更长，但最终可以帮助整体精度。
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为了使组合成功，我们需要一种方法来交织父“内容”和组件自己的模板。这是一个称为内容分发的过程（如果您熟悉Angular，则称为“transclusion”）。
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