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使用插件扩展引擎 | Extending Engine with plugins
您可以通过加载第三方插件来扩展Docker引擎的功能。本页面将介绍插件的类型，并提供指向Docker的多个卷和网络插件的链接。 插件类型 插件扩展了Docker的功能。他们有特定的类型。
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6. FAQ
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具（除其他外）。本文档提供了这些工具的概述。它说明： 线性模型是什么。
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包括应用 | 8. Included Applications
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新闻栏目 | News section
设置你的模型 与其在控制器中直接写入数据库操作，不如将查询放在模型中，以便以后可以轻松地重用它们。模型是在数据库或其他数据存储中检索、插入和更新信息的地方。它们代表你的数据。
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Synchronization Type Flags
当使用SQLITE_SYNC_DATAONLY标志时，这意味着同步操作只需要将数据刷新到大容量存储。Inode信息不需要刷新。
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例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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Docker群集模式覆盖网络安全模型 DockerEngine群集模式的覆盖网络可以安全地开箱即用。群组节点使用八卦协议交换覆盖网络信息。
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一旦你完成了本教程，你将有一个模型试图将一秒音频片段分类为无声，未知单词，“yes”，“no”，“up”，“down”，“left”，“right”，“on”，“off”，“stop”或“go”。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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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。
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Networking
这意味着您可以使用第三方库（例如依赖它的飞盘或axios），或者如果您愿意，可以直接使用XMLHttpRequestAPI。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 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。
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创建新闻主题 | Create news items
在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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