205 条“AI生成原型图-10-11” 相关内容
- TensorFlow表现 | PerformanceUsing AOT compilation（使用AOT编译）
Using AOT compilation（使用AOT编译）
tfcompile需要一个由TensorFlow的feed和fetches概念标识的子图，并生成一个实现该子图的函数。这feeds是函数的输入参数，并且fetches是函数的输出参数。
- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
Graphs and Sessions（图表和会话）
TensorFlow的XLA编译器可以使用数据流图中的信息生成更快的代码，例如，通过融合相邻操作。可移植性。数据流图是模型中代码的语言无关表示。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow in other languages（TensorFlow其他语言）
TensorFlow in other languages（TensorFlow其他语言）
函数：定义一个子图，可以在主要的多个位置调用GraphDef。定义FunctionDef中FunctionDefLibrary包含的GraphDef。
- JavaScript布尔型 | BooleanBoolean
Boolean
如果省略该参数，或者其值为 0、-0、null、false、NaN、undefined、或者空字符串（""），则生成的 Boolean 对象的值为 false。
- SQLite查询计划程序 | Query PlannerQuery Planning
Query Planning
查询规划器是一个AI，它试图为每个SQL语句选择最快和最高效的算法。 大多数时候，SQLite中的查询计划员都做得很好。但是，查询计划员需要使用索引。这些指数通常必须由程序员添加。
- JavaScript对象 | ObjectObject
Object
例如，其他构造函数的原型将覆盖constructor属性并提供自己的toString()方法。Object原型对象的更改将传播到所有对象，除非受到这些更改的属性和方法将沿原型链进一步覆盖。
- JavaScript函数 | FunctionGeneratorFunction
GeneratorFunction
GeneratorFunction GeneratorFunction构造器生成新的生成器函数对象。在JavaScript中，生成器函数实际上都是GeneratorFunction的实例对象。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
图1说明了其总体架构。ACAPI将不同语言的用户级别代码与核心运行时分离。 [图片] 图1 本文档重点介绍以下几个层次： 客户端： 将计算定义为数据流图。
- JavaScript对象 | ObjectObject.prototype
Object.prototype
- JavaScript数据 | DataViewDataView.prototype
DataView.prototype
- C++字符串 | Stringsstd::basic_string::insert
std::basic_string::insert
- SVG分类 | Elementsfespecularlighting
fespecularlighting
生成的图像是基于浅色的RGBA图像。照明计算遵循Phong照明模型的标准镜面组件。生成的图像取决于输入凹凸贴图的浅色，浅色位置和表面几何形状。照明计算的结果被添加。
- RxJS 5编写弹珠测试 | writing-marble-tests编写弹珠测试 | writing-marble-tests
编写弹珠测试 | writing-marble-tests
将subscriptions作为参数传给expectSubscriptions以断言是否匹配在toBe()中给定的expectObservable弹珠图。
- JavaScriptOperatorsObject initializer
Object initializer
- MobX工具函数createTransformer
createTransformer
使用createTransformer可以很容易的将一个完整数据图转换成另外一个数据图。转换函数可以组合，这样你可以使用很多小的转换函数来构建一棵响应树。
- PythonMac OSMacPython OSA Modules
MacPython OSA Modules
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
TensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
- Erlangsnmp10.检测函数 | 10. Instrumentation Functions
10.检测函数 | 10. Instrumentation Functions
该函数现在应该返回按字典顺序排列的下一个元素： [{[3,1,2],d},{[5,1,2],f}] 下表说明了这一点： 图10.2：GetNext来自3，1，1和5，1，1...
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