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安装Docker（引擎） | Install Docker (Engine)
Docker企业版（EE）专为企业开发和IT团队而设计，他们可以在生产规模上构建，发布和运行关键业务应用程序。有关DockerEE的更多信息，包括购买选项，请参阅Docker企业版。
- SQLite其他 | MiscellaneousAppropriate Uses For SQLite
Appropriate Uses For SQLite
客户端/服务器SQL数据库引擎力求实现企业数据的共享存储库。他们强调可扩展性，并发性，集中和控制。SQLite致力于为单个应用程序和设备提供本地数据存储。
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CentOS (Engine)
- SQLite其他 | MiscellaneousFeatures Of SQLite
Features Of SQLite
用于企业RDBMS的替代品。SQLite通常用作企业RDBMS的替代品，用于演示或测试。SQLite速度很快，不需要安装，这使得测试变得非常麻烦，而且这使得演示过程简单且易于启动。
- TensorFlow教程 | TutorialsHow to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
Flowers训练 [图片] 图片由KellySikkema提供 在开始任何培训之前，您需要一组图像来向网络传授您想要识别的新课程。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
在培训期间可视化网络活动，包括输入图像，激活和渐变的损失和分布。 用于计算学习参数的移动平均数的例程以及在评估期间使用这些平均数来提高预测性能。 实施随着时间的推移系统地减少的学习率计划。
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Getting Started（开始）
我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
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- TensorFlow开始 | Get StartedTensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
TensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
只需fully_connected_feed.py直接运行该文件即可开始培训： pythonfully_connected_feed.py 准备数据 MNIST是机器学习中的一个经典问题。
- Docker引擎 | Engine存储驱动总览 | Storage driver overview (Engine)
存储驱动总览 | Storage driver overview (Engine)
在业余时间，奈杰尔创建了IT培训视频，并联合主办了“我们信任TechTech”播客。 容器，存储，驱动程序，aufs，btrfs，devicemapper，zfs，overlay，overlay2
- Docker机器 | Machine驱动程序选项和操作系统默认值 | Driver options and operating system defaults (Machine)
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- Redux方法 | Recipes隔离Redux子应用程序( Isolating Redux Sub-Apps )
隔离Redux子应用程序( Isolating Redux Sub-Apps )
对于将不同工具分组为统一软件包的“产品中心”，“仪表板”或企业软件，请尝试使用子应用程序方法。 子应用程序方法对于按产品或功能垂直划分的大型团队也很有用。
- TensorFlow配置 | DeployDistributed TensorFlow（tensorflow分布式）
Distributed TensorFlow（tensorflow分布式）
异步培训。在这种方法中，图的每个副本都有独立的训练循环，无需协调即可执行。它与以上两种复制形式兼容。 同步训练。在此方法中，所有副本都读取当前参数的相同值，并行计算梯度，然后将它们应用到一起。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
任务之间的这种特殊分工不是必需的，但是分布式培训是很常见的。 图2 请注意，分布式主和辅助服务仅存在于分布式TensorFlow中。
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