使用正则表达表达式搜索多个字符串，字符串以变量提供。
简介循环神经网络 (RNN) 是一类神经网络，它们在序列数据（如时间序列或自然语言）建模方面非常强大。简单来说，RNN 层会使用 for 循环对序列的时间步骤进行迭代，同时维持一个内部状态，对截至目前所看到的时间步骤信息进行编码。Keras RNN API 的设计重点如下：易于使用：您可以使用内置 keras.layers.RNN、keras.layers.L
设置import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasLayer 类：状态（权重）和部分计算的组合Keras 的一个中心抽象是 Layer 类。层封装了状态（层的“权重”）和从输入到输出的转换（“调用”，即层的前向传递）。下面是一个密集连接的层。它具有一个状态：变量 w 和
After a quick dig into this, it seems that the problem appear only if you change the log level after import tensorflow.import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = "2"import tensorflow as tfimport nu
View source on GitHubDownload notebook这个教程将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：构建一个模型，用样例数据集对模型进行训练，以及利用该模型对未知数据进行预测。TensorFlow 编程本指南采用了以下高级 TensorFlow 概念:使用 TensorFlow 默认的
您可以使用 npm cli 工具或 yarn 安装 TensorFlow.js。选项 1：使用原生 C++ 绑定安装 TensorFlow.js。yarn add @tensorflow/tfjs-node或npm install @tensorflow/tfjs-node选项 2：（仅限 Linux）如果您的系统搭载具备 CU
TensorFlow CPUTensorFlow CPU 软件包可以按如下方式导入：import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node'从此软件包导入 TensorFlow.js 时，您导入的模块将由 TensorFlow C 二进制文件加速并在 CPU 上运行。CPU 上的 TensorFlow 使用硬件加速来加速后台的线性代数运算。此软件包可以在支持 Tens
TensorFlow.js 的 Layers API 以 Keras 为模型。考虑到 JavaScript 与 Python 之间的差异，我们努力使 Layers API 与 Keras 类似。这样，具有使用 Python 开发 Keras 模型经验的用户可以更轻松地迁移到使用 JavaScript 编写的 TensorFlow.js 层。例如，以下 Keras 代码可
TensorFlow.js 附带各种预训练模型，这些模型可以在浏览器中使用，您可以在我们的模型仓库中找到它们。但是，您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型，并希望在网络应用中使用该模型。TensorFlow.js 为此目的提供了一个模型转换器。TensorFlow.js 转换器有两个组件：一个命令行实用工具，用于转换 Keras 和 TensorFlow
TensorFlow.js 提供了保存和加载模型的功能，这些模型可以使用 Layers API 创建或从现有 TensorFlow 模型转换而来。可能是您自己训练的模型，也可能是其他人训练的模型。使用 Layers API 的一个主要好处是，使用它创建的模型是可序列化模型，这就是我们将在本教程中探讨的内容。本教程将重点介绍如何保存和加载 TensorFlow.js 模型
本指南假定您已阅读模型和层指南。在 TensorFlow.js 中，您可以通过以下两种方式训练机器学习模型：使用 Layers API 与 <a href="https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.Model.fit" data-md-type="link">LayersModel.fit()</a>&nb
在机器学习中，模型是一个带有可学习参数的函数，可将输入映射至输出。通过在数据上训练模型获得最佳参数。训练好的模型可以提供从输入到所需输出的准确映射。在 TensorFlow.js 中，您可以通过两种方式创建机器学习模型：使用 Layers API（使用层构建模型）使用 Core API（借助低级运算，例如 tf.matMul()、tf.add() 等）首
Writing custom ops, kernels and gradients in TensorFlow.jsOverviewThis guide outlines the mechanisms for defining custom operations (ops), kernels and gradients in TensorFlow.js. It aims to provi
TensorFlow.js 可以在浏览器和 Node.js 中运行，并且在两个平台中都具有许多不同的可用配置。每个平台都有一组影响应用开发方式的独特注意事项。在浏览器中，TensorFlow.js 支持移动设备以及桌面设备。每种设备都有一组特定的约束（例如可用 WebGL API），系统会自动为您确定和配置这些约束。在 Node.js 中，TensorFlow.js 支持直接绑定到 TensorF
TensorFlow.js 是一种框架，用于以 JavaScript 定义和运行使用张量的计算。张量是向量和矩阵向更高维度的泛化。张量TensorFlow.js 中数据的中央单元为 tf.Tensor：一组形状为一维或多维数组的值。tf.Tensor 与多维数组非常相似。tf.Tensor 还包含以下属性：rank：定义张量包含的维数
在前面的教程里，您已经了解了tensors, variables, gradient tape, 和modules。在这篇教程，您将把它们放在一起训练模型。TensorFlow 同样具有更高层次的神经网络应用程序编程接口 tf.Keras。它提供有效的抽象来减少代码量。然而，这篇教程中，您将使用基础类。创建import tens
要进行 TensorFlow 机器学习，您可能需要定义、保存和恢复模型。抽象地说，模型是：一个在张量上进行某些计算的函数（前向传递）一些可以更新以响应训练的变量在本指南中，您将深入学习 Keras，了解如何定义 TensorFlow 模型。本文着眼于 TensorFlow 如何收集变量和模型，以及如何保存和恢复它们。注：如果您想立即开始使用 Keras，请参阅 Keras 指南集合
本指南将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。即使您不理解所有细节也没关系；这只是对完整 TensorFlow 程序的快速概述，详细内容会在您实际操作的同时进行介绍。本指南使用了 tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。# TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffro
在 Google Colab 中运行在 GitHub 上查看源代码下载 notebookNote: 我们的 TensorFlow 社区翻译了这些文档。因为社区翻译是尽力而为， 所以无法保证它们是最准确的，并且反映了最新的 官方英文文档。如果您有改进此翻译的建议， 请提交 pull request 到 tensorflow/docs
看不少文档说addEventListener()添加的匿名函数无法被移除，实际上是一个谬误。从函数原型上看，只要能够获得注册函数的名称就能删除，因此只要稍微用点技巧就可以实现删除匿名函数。letele=document.getElementById('xxx');//这里给匿名函数临时指定一个名字，执行完毕后移除监听器。ele.addEventListener('click',func=(even
本文介绍了一个完整漂亮的视频网站的设计思路和实现细节，对做视频网站设计和开发有很好的参考意义。
方法一：通过完全复制然后删除指定类型的文件完成Step1使用cp命令复制所有文件cprtest/test2将测试目录test下所有内容完全复制到test2Step2组合使用find及xargs，将不用的文件删除xargs是给命令传递参数的一个过滤器，可以将前一个命令产生的输出作为后一个命令的参数findtest2/name'.tes'xargsrmrf即将find产生的输出(test2目录下的所有
一、用户添加命令：useradduseradd命令的用法是：useradd用户名，比如，useradduser1，这样就添加了一个用户名是user1的用户。添加用户时，还有一些常用的选项：选项名含义作用uUID手动为用户设置组IDddirectory，家目录手工指定用户的家目录ccomment，用户说明手工指定用户的说明，如果有空格，需要将说明文字用双引号括起来ggroup，组名手工指定用户的初始
在磁盘故障时 df 后没有响应的处理方法
ffmpeg进行图片缩放
使用ffmpeg快速输出视频截图
使用简单的代码实现一个漂亮的查询查找框，基于bootstrap框架实现
“唇语识别研究的起源有一个故事。2006年世界杯上，马特拉齐好像说了一句话把齐达内惹怒了，然后齐达内就用头撞了马特拉齐。事后，大家都在猜他到底说了什么。” 山世光 中国科学院计算技术研究所研究员 1997年我大四，因为是本硕连读，做本科毕业设计的同时要选择未来的研究方向。于是我去问我导师：“我以后该做什么方向呢？” 他说：“这个问题不能问我呀？得问自己。我们做计算
GB/T 28181-2016与GB/T 28181-2011相比， 除编辑性修改外主要技术变化如下：----(1) 修改了标准名称；----(2) 增加了媒体流TCP传输要求（见4.3.1， 5.2，附录F，附录L） ；----(3) 增加了媒体流源端峰值控制要求（见4.3.6） ；----(4) 修改了SIP URI编码规则要求，增加了参数适用位置描述，修改了参数格式定义（见6.1.2，201
问题： configure时出现错误：librtmp not found using pkg-config 解决办法： export PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/lib/pkgconfig/:$PKG_CONFIG_PATH"
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