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阅读性能测量 下面的图表显示了在五个不同系统上使用kvtest.c收集的数据： Win7：大约2009年戴尔Inspiron笔记本电脑，奔腾双核2.30GHz，4GiB内存，Windows7。
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运行应用（Running Applications）
以下图表展示了一个应用的静态结构： [8k0uth3tmr.png] 每个应用都有一个入口脚本 web/index.php，这是整个应用中唯一可以访问的PHP脚本。
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SQLite Library Footprint
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std::basic_string::compare
.%28注：s到s+count2可能包含空字符%29%29 7%29将此字符串与sv，与%281%29相似，但使用sv.size()和sv.data()而不是str.size()和str.data()
TensorFlow Version Compatibility（版本兼容性）
这些细节可能会因次要版本而有所变化特别是，检查图表之间精确匹配的回归测试可能会跨越次要版本，即使图表的行为应该保持不变并且现有检查点仍然可以工作。 浮点数字细节：操作计算的特定浮点值可能随时发生变化。
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
Measuring and Reducing CPU Usage in SQLite
NULL Handling in SQLite
使用Flexbox | CSS Flexible Box Layout: Using CSS flexible boxes
考虑下面的图表。它示出了具有柔性容器flex-direction的row，这意味着柔性元素在主轴上横向相互跟踪。 [图片] Flexcontainer包含Flex项目的父元素。
第5部分：堆栈 | Part 5: Stacks
那是因为这个容器Docker创建的开源项目，显示在图表中的群集上运行的Docker服务。 稍后我们将更多地讨论位置限制和卷。
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
这是一张用TensorBoard创建的，关于我们将要构建的模型的图表： [图片] 重量初始化 要创建这个模型，我们需要创建很多权重和偏见。
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
为此，我们将使用一个inputfunction将操作添加到TensorFlow图表的程序，该程序在执行时会创建小批量的Tensors以供下层使用。
介绍 | introduction
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