TensorFlow 官方文档中文版 --技术文档

在逸橙呆了不到两年,开发时后端都有开发接口API,来到数库,好多后端开发和前端沟通是还是发doc文档,很不方便,我向cto反应,自己找到这个,老乡田雷(php,隔壁村的)也用过,可能某些原因选择其他的,若一个公司没有行程约束力,开发文档还是不会达到满意的. 我个人觉得有总比没有强,其中我做的一个h5插件使用发放,就是写在这个文档上面,可以随时阅览查看, http://www.showdoc.cc/sdk?page_id=32735 访问密码 :123456

1.Google推出的毫无疑问,这个是它的最大优势,Android Stuido是Google推出,专门为Android“量身订做”的,是Google大力支持的一款基于IntelliJ IDEA改造的IDE,这个应该能说明为什么它是Android的未来 2.速度更快Eclipse的启动速度.响应速度.内存占用一直被诟病,相信大家这点应该深有体会,而且经常遇到卡死状态.Studio不管哪一个方面都全面领先Eclipse 3.UI更漂亮I/O上演示的那款黑色主题真是太棒了,极客范,Stuido自带的

http://wiki.jikexueyuan.com/list/deep-learning/ TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界! 缘起 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译. 机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Faceboo

在照着tensorflow 官方文档和极客学院中tensorflow中文文档学习tensorflow时,遇到下面的两个问题: 1)AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub' #进入一个交互式Tensorflow会话 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0,2.0]) a = tf.constant([3.0,3.

TensorFlow官方文档MNIST初学笔记[二] MNIST是一个简单的计算机视觉数据集, 它还包括每个图像的标签, 每个图像是28像素乘以28像素, 我们可以把这个数组变成一个28×28 = 784个数字的向量.MNIST只是一个784维向量空间中的一个点.mnist.train.images具有形状的张量(n维阵列)[55000, 784] 第一维度是图像列表中的索引,第二维度是每个图像中每个像素的索引.对于特定图像中的特定像素,张量中的每个条目是0和1之间的像素强度. MNIST中的每

TensorFlow官方文档入门笔记[一] 张量 3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape [] [1., 2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3] [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] #

D3js技术文档 概述 D3 allows you to bind arbitrary data to a Document Object Model (DOM), and then apply data-driven transformations to the document. For example, you can use D3 to generate an HTML table from an array of numbers. Or, use the same data to cr

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