2024年10月05日
Tensorflow附带了这个名为Estimators的高级API，它受到scikit-learn和简化机器学习编程的启发。它不只是为图和会话添加抽象，而且还包含训练，评估，预测和导出等操作，以便使用Google CloudML处理扩展，并在开箱即用的不同硬件上运行。此外，Tensorflow官方文档强烈建议在生产级开发中使用Estimator API。
使用Estimators的另一个好处是它已经有预制的估算器，可以处理各种不同的机器学习（ML）问题。但是，并非所有机器学习（ML）问题都可以通过预构建的Estimator来解决，因此Tensorflow有一个简单的API来实现自定义Estimator。甚至可以很容易地创建keras模型，并使用estimator功能将它们包装起来，从而获得评估器的所有功能。
2024年10月05日
导读：本文对TensorFlow的框架和基本示例进行简要介绍。
作者：本杰明·普朗什（Benjamin Planche）艾略特·安德烈斯（Eliot Andres）
来源：华章科技
2024年10月05日
解决中年危机的办法是：摆正心态 终生学习 抓住浪潮
tensorflow
├── tensorflow（主目录）
│ ├── c（c客户端接口实现）
│ ├── cc（c++客户端接口实现）
│ ├── compiler（XLA JIT support）
│ ├── contrib（contributor目录）
│ ├── core（核心模块）
2024年10月05日
郭一璞 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
DeepMind最近为TensorFlow 2.0献祭了自己私藏的工具：
TF-Replicator，本来是内部自用的一个软件库，能够让从来没做过分布式系统的研究人员方便地在多GPU/云TPU上部署他们的TensorFlow模型，也适用于Keras。
2024年10月05日
雷锋网按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！雷锋网对全文进行编译，未经许可不得转载。
2024年10月05日
在今天举行的2019年TensorFlow开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用ML。
去年11月，TensorFlow庆祝了它的第三个生日，共有4100万次下载，来自世界各地的1,800个捐款。谷歌过去几个月一直在详细介绍下一次迭代，重点是提高开发人员的工作效率，简化性和易用性。
谷歌让TensorFlow 2.0更容易使用的一种方式，特别是对于刚接触机器学习的开发人员，??是将Keras指定为构建和培训深度学习模型的高级API。其他已弃用和冗余的API已被删除或替换为等效API。与此同时，2.0的另一个重点是改进了“开箱即用”的性能并为研究人员增强了TensorFlow。
2024年10月05日
本文由 ChatMoney团队出品
简化PHP代码可以显著提升执行速度。避免过多的嵌套循环和条件判断，尽量使用内置函数代替自定义函数，因为内置函数通常经过高度优化。
2024年10月05日
php框架开发中需要提供一些灵活的特性，作为框架的扩展点，也就是框架使用者的可以按照一定的编程规范就可以很快的实现业务功能，而不需要关系太多的技术细节；本文的技术点就是框架底层常用的几种高级技术点
在以下示例中，匿名函数用作回调以帮助按年龄对人进行排序。
$list = [
['name' => 'John', 'age' => 31],
['name' => 'Mike', 'age' => 25],
['name' => 'Ben', 'age' => 27]
];
usort($list, function($a, $b) {
if ($a['age'] == $b['age']) {
return 0;
}
return ($a['age'] < $b['age']) ? -1 : 1;
});