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人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界

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转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界! 缘起 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译. 机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.F

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包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习

第一示例: import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.float32(np.random.rand(,))#随机输入 y_data=np.dot([0.1,0.2],x_data)+0.3#点乘 b=tf.Variable(tf.zeros([])) W=tf.Variable(tf.random_uniform([,],-,))#-1到1之间的均匀分布中取出值构成[*]的矩阵 y=tf.matmul(W,x_data)+b#矩阵计

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转 http://blog.csdn.net/tangtong1/article/details/51326887 spring官方文档:http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/ 一.Spring框架概述 Spring框架是一个轻量级的解决方案,可以一站式地构建企业级应用.Spring是模块化的,所以可以只使用其中需要的部分.可以在任何web框架上使用控制反转(IoC),也可以