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线性梯度 | linear-gradient
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gradientunits
，取得当前的用户坐标系统而产生的值（即，对于经由fill或stroke属性引用梯度元素的元素的用户坐标系），然后应用由gradientTransform属性指定的变换。
- CSS图像值 | Image ValuesCSS Images: Using CSS gradients
CSS Images: Using CSS gradients
使用线性梯度 线性渐变会产生一条直线上前进的颜色带。 基本线性梯度 要创建最基本的渐变类型，只需指定两种颜色。这些叫做颜色停止你必须至少有两个，但你想要多少就有多少。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
由于TensorFlow知道整个计算图，因此它可以使用自动微分来查找相对于每个变量的损失梯度。TensorFlow有多种内置的优化算法。
- CSS图像值 | Image Values渐变 | <gradient>
渐变 | <gradient>
CSS梯度没有内在维度也就是说，它没有自然的或优先的大小，也没有优先的比率。它的具体大小将与它所应用的元素的大小相匹配。 与涉及颜色的任何插值一样，在alpha预乘颜色空间中计算渐变。
- SVG属性 | Attributescolor-interpolation（彩色插值）
color-interpolation（彩色插值）
color-interpolation 该color-interpolation属性指定了梯度插值（gradientinterpolations）的颜色空间，颜色动画和alpha组成。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
- CSS图像值 | Image Values重复径向渐变 | repeating-radial-gradient()
重复径向渐变 | repeating-radial-gradient()
repeating-radial-gradient() repeating-radial-gradient()创建一个由重复的梯度从原点辐射的<image>。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
我们用TensorBoard把它想象成tf.summary.scalar： [g21my74w1c.png] 我们使用标准梯度下降算法（见其他方法的训练）训练模型，其学习速率随着时间呈指数衰减。
- CSS图像值 | Image Values图像 | CSS Images
图像 | CSS Images
- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
High-Performance Models（高性能的模型）
但是，如果副本无法及时完成，那么需要这些张量的计算将会失速并导致性能下降。 在此实现中，data_flow_ops.StagingArea用于并行显式调度副本。
- scikit-image指南 | GuideImage Segmentation
Image Segmentation
- TensorFlow教程 | TutorialsVector Representations of Words（字词的向量表示）
Vector Representations of Words（字词的向量表示）
目标函数是在整个数据集上定义的，但我们通常使用一个示例（或通常在示例的'minibatch'中）通过随机梯度下降（SGD）对其进行优化。所以我们来看看这个过程的一个步骤。
- SVG分类 | Elementsradialgradient
radialgradient
- SVG属性 | Attributesgradienttransform
gradienttransform
这允许诸如倾斜和梯度的事物。这个附加的变换矩阵被后乘（即插入到）任何先前定义的变换（包括从对象边界框单元转换到用户空间所必需的隐式变换）。
- SVG分类 | Elementslineargradient
lineargradient
<lineargradient> <linearGradient>SVG元素允许作者定义线性梯度，以填充或中风图形元素。
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