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TensorFlow極簡教程:創建、保存和恢復機器學習模型
通過不斷迭代最小化誤差來達到數據與直線的最佳擬合。按照順序閱讀下列腳本：serial.pytensor.pybigdata.pySerial.py這個腳本的目的是說明 TensorFlow 模型的基本要點。這個腳本使你更容易理解模型是如何組合在一起的。我們使用 for 循環來定義數據與線之間的誤差。
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大自然的幾何——分形中的數列與迭代
在 Mandelbrot 1975年出版的《大自然的分形幾何學》一書中，有這麼幾句話：「雲不只是球體，山不只是圓錐，海岸線不是圓形，樹皮不是那麼光滑，閃電傳播的路徑更不是直線。它們是什麼呢？它們都是簡單而又複雜的『分形』……」分形的提出是為了更好的去描述、解釋真實的大自然。也正因為此，Mandelbrot被稱為「分形之父」。
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Tensorflow 2.0 即將入場
而就在即將到來的2019年，Tensorflow 2.0將正式入場，給暗流湧動的框架之爭再燃一把火。如果說兩代Tensorflow有什麼根本不同，那應該就是Tensorflow 2.0更注重使用的低門檻，旨在讓每個人都能應用機器學習技術。
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時隔1年半《火星異種》最新21卷發售
0由貴家悠原作，橘賢一作畫的超冷酷現實派漫畫《火星異種》在時隔一年半之後終於推出了最新單行本第21卷，原作那充滿著絕望氣息的火星鏖戰重裝上演。·由於作者貴家悠身體欠佳而休刊1年多的《火星異種》直到今年4月份才重新開始連載，時至今日終於湊足了份數，粉絲們期待已久的最新單行本第21卷發售。 ·《火星異種》講述了為了使火星變得適合人類居住，21世紀中期有兩種生物被人類實驗性的放到了火星，其中之一就是改良《疊層巖》後得到的藻類，另外一種是以藻類為食並且有很強繁殖能力的昆蟲——蟑螂。
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我對萬有引力的本質的全面理解
ok,再拋開這個問題，相對論說達到光速90%開始尺縮鍾慢就是摺疊時空，注意90%等於0.90小數點0可以捨去那就是0.9，注意0.9開始像0.99循環了，然後當你加速到99%光速時99%就是0.99更像0.99循環了這就是0.99循環等於1的物理意義，假設你是一個五維生物擺在面前有塊糖，你會發現一個有趣的現象，你吃了一塊糖世界還會冒出一塊糖，因為0.99循環是自然數，你只是吃了其中靜動質量一種狀態的糖
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聯邦學習:Tensorflow中的逐步實現
聯邦學習架構現在我們已經了解了FL是什麼以及它如何工作，讓我們繼續在Tensorflow中從頭開始構建一個FL，並在Kaggle的MNIST數據集上（kaggle.com/scolianni/mnistasjpg）對其進行訓練
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Roughness與Anisotropy的本質思考
，標題是這個意思）以上，我們已經理解了，roughness的本質就是凹凸。現在我們就來分析懸掛鯉製作的已經被驗證可行的貼圖到底有什麼特點。我們將之前在SD裡的pixel process節點重新梳理一下，不使用-0.25 而是加0.5 ，這樣做可以使最後輸出的圖片亮度完全處於[0,1]的範圍之內，以便於我們觀察圖片特點（這個操作唯一的意義就是為了好觀察）。
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TensorFlow 2.1指南:keras模式、渴望模式和圖形模式(附代碼)
哪種框架最適合我的用例？這種方法可擴展嗎？我們是否考慮到可擴展性？如果你像我一樣是一個普通人，那麼可能已經體驗到有時會陷入應用程式開發的困境，以至於很難停下來，去思考一下我們是否採取了有效的方式。在AI領域尤其如此。眾所周知，人工智慧是一個快速發展的領域。當天發表了新的研究。正在迅速開發的主要AI框架之間存在著巨大的鬥爭。
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Tensorflow 2.0的這些新設計,你適應好了嗎?
而就在即將到來的2019年，Tensorflow 2.0將正式入場，給暗流湧動的框架之爭再燃一把火。如果說兩代Tensorflow有什麼根本不同，那應該就是Tensorflow 2.0更注重使用的低門檻，旨在讓每個人都能應用機器學習技術。
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【強化學習實戰】基於gym和tensorflow的強化學習算法實現
這一講，我們將利用gym和tensorflow來實現兩個最經典的強化學習算法qleanring 和基於策略梯度的方法。本節課參考了莫煩的部分代碼（見知乎問答《強化學習（reinforcement learning)有什麼好的開源項目、網站、文章推薦一下？》），在此對其表示感謝。
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TensorFlow極速入門
作者孟曉龍，2016年加入Qunar，目前在去哪兒網機票事業部擔任算法工程師。熱衷於深度學習技術的探索，對新事物有著強烈的好奇心。那麼本篇教程會講到什麼？首先是一些基礎概念，包括計算圖，graph 與 session，基礎數據結構，Variable，placeholder 與 feed_dict 以及使用它們時需要注意的點。最後給出了在 tensorflow 中建立一個機器學習模型步驟，並用一個手寫數字識別的例子進行演示。1、tensorflow是什麼？
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從系統和代碼實現角度解析TensorFlow的內部實現原理|深度
本文依據對Tensorflow（簡稱TF）白皮書[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，從系統和代碼實現角度講解TF的內部實現原理。以Tensorflow r0.8.0為基礎，本文由淺入深的闡述Tensor和Flow的概念。先介紹了TensorFlow的核心概念和基本概述，然後剖析了OpKernels模塊、Graph模塊、Session模塊。1.
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TensorFlow入門簡介,新手請看這裡!
2017年2月，TensorFlow 1.0版正式發布，其當年的提交數目就已超過2.1萬，其中還有部分外部貢獻者。 TensorFlow是跨平臺的，它幾乎可以運行在所有平臺上，比如GPU、CPU、移動和嵌入式平臺，甚至是張量處理單元[Tensor Processing Units (TPUs)]。
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TensorFlow2.1正式版上線:最後一次支持Python2,進一步支持TPU
時隔三個月後，昨日官方發布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新帶了了多項新特性、功能改進和 bug 修復。從本次更新的日誌來看，TensorFlow 2.1 將成為最後一個支持 Python2 的版本了。
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深入理解協程、LiveData 和 Flow
從 API 1 開始，處理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是個老大難的問題，基本上開發者們都看過這兩張生命周期流程圖: 這個可以理解為針對操作的垃圾收集器，當一個操作不再需要被執行時，協程會自動取消它。
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3次小迭代,5倍轉化率提升,憑什麼?
編輯導讀：產品迭代是做用戶增長的一個重要的實操方法，通過用戶的反饋不斷細化需求。那麼，如何做好迭代以促進用戶增長呢？本文作者將從實踐案例出發，對此進行分析，希望對你有幫助。
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您知道flow是什麼意思嗎?
1、The government should encourage the free flow of information.政府應當鼓勵信息自由交流。這句話中flow的意思是持續生產、不斷供應。2、She tried to stop the flow of blood from the wound.她試圖止住傷口流血。這句話中flow的意思是流、流動。
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因為疫情讓我對活著的意義又有了新的理解
因為疫情的原因，天天閒在家的我看了日野原重明的原著《活好》讓我對生命活著的意義又有了新的理解。書中提到如何活出真實的自己第一，不在乎身外之物。這句話最打動我，讓我不禁感嘆那些百歲老人頭腦清醒，思緒表達清晰的智者們對生命的悟性如此不凡……靜思時常追問自己：人活著的意義到底是什麼？什麼是活好？幸運在此書中找到了我想要答案，愛是生活的終極目標。帶著愛去做事，這才是活好的源泉。只有被愛滋養和包圍的人生才會感覺到幸福充實和存在的價值，不枉來過人間一趟。愛，看不見。
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優秀的人如何成長:從自我迭代到認知升級
這個方法，我把它叫做」認知升級」。大家對這個詞應該不會陌生。前陣子，傅盛有一篇文章，講的就是認知升級。他說，人要經歷三次認知升級過程，從」不知道自己不知道」，最終到」不知道自己知道」。但我要講的」認知升級」，不是這個範疇。我指的，是心智和認知的全面升級 —— 亦即推翻舊的認知，全面建立新的認知和心智。這個說起來有點抽象，舉個例子。
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到底什麼是DES加密算法?這樣理解試試!
DES 算法是一種常見的分組加密算法，由IBM公司在1971年提出。DES 算法是分組加密算法的典型代表，同時也是應用最為廣泛的對稱加密算法。下面我們詳細介紹下：1.分組長度：DES 加密算法中，明文和密文為 64 位分組。密鑰的長度為 64 位，但是密鑰的每個第八位設置為奇偶校驗位，因此密鑰的實際長度為56位。