您还可以检查哪些外部网站链接到您的页面，当我浏览"顶部链接网站"页面时，我注意到了 主要 的滚动滞后。当选择显示较大的数据集（500 行）而不是默认的 10 个结果时，就会发生这种情况。...对于此记录，它显示时间主要用于更新图层，如紫色方块中的文本所示，其中表示：Update layer tree: 瀑布图显示， “Update layer tree” 是使滚动变慢的原因。...他们似乎一直有内容，导致结论是，谷歌使用的数据网格不使用虚拟渲染。这解释了它的一部分，但500行仍然不是那么多。肯定还有更多......现在，当点击面板时Elements ，我们看到以下信息，首先为完整的网格： 显示所选元素的后代元素计数的实时表达 如上所示，它产生 16，000 + DOM 元素，仅显示 500 行，这有点过分。...植入广告：如果您需要一个可执行的数据网格处理 10 万+行与平滑滚动，请务必查看 Bryntum 网格 (由我和我的同事开发).
机器之心报道 编辑：魔王、陈萍 如何使编程更加便捷？最近，谷歌 TensorFlow 开源了一个帮助开发者写 TensorFlow 代码的程序合成工具 TF-Coder。...2003.09040.pdf 用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。...此外，TensorFlow 有数百种操作，找到要使用的正确操作也是一项挑战。 那么，除了直接对张量操纵进行编码以外，如果仅通过一个说明性示例进行演示，就能自动获取相应的代码呢？...这个想法听起来很诱人，而 TensorFlow Coder（TF-Coder）使这成为可能！...TF-Coder：用更少的 debug，写出准确的代码 考虑通过将每一行除以该行之和，把整数出现次数列表归一化为概率分布。
在任何实际的设置中，情况却不是：我们受限于可以使用的隐藏单元的数量。考虑以下案例：我们要近似神经网络输入的乘积。...如果我们放松对注意掩模的值的限制，使 a∈R^k，那么上面将注意定义为乘法交互的做法能让我们考虑更大范围的模型。...这里为了可视化，向量中仅包含 0 和 1. 实际上，它们可以实现为一维的高斯向量。...现在，每个矩阵的每一行都有一个高斯，参数 d 指定了连续行中的高斯中心之间的距离（以列为单位）。...而 STN 依赖于线性插值法，这意味着每个采样点的梯度仅相对其最近的两个像素是非 0 的。
在任何实际的设置中，情况却不是：我们受限于可以使用的隐藏单元的数量。考虑以下案例：我们要近似神经网络输入的乘积。...如果我们放松对注意掩模的值的限制，使 a∈R^k，那么上面将注意定义为乘法交互的做法能让我们考虑更大范围的模型。...这里为了可视化，向量中仅包含 0 和 1. 实际上，它们可以实现为一维的高斯向量。...现在，每个矩阵的每一行都有一个高斯，参数 d 指定了连续行中的高斯中心之间的距离（以列为单位）。现在可以将 glimpse 实现为： ?...而 STN 依赖于线性插值法，这意味着每个采样点的梯度仅相对其最近的两个像素是非 0 的。
分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。 ? 为什么要进行函数式编程？...功能强化学习 考虑代理状态数据的以下损失函数，其中包括当前状态s，操作a，返回r和策略π： L（s，a，r）=-[log π（s，a）] * r 如果不熟悉RL，那么所有这些功能就是说，应该尝试提高采取良好行动...尽管代码的可读性在一定程度上是主观的，但用户报告说，构建器模式使自定义算法更加容易，尤其是在Jupyter笔记本电脑等环境中。此外，这些重构已经高达几百行代码的减少了算法的大小每个。...与以前使用TF占位符在RLlib中定义策略的方法相比，该功能性API使用的代码行减少了大约3倍（23行对81行），并且还非常有用： ? 将旧的基于类的API与新的功能策略构建器API进行比较。...根据是在计算部署还是在给定大量部署数据的情况下尝试改进策略，以两种方式之一使用策略对象： ? 推论：正向传递以计算单个动作。这仅涉及查询模型，生成动作分布以及从该分布中采样动作。
TensorFlow 允许多个 worker 并行计算，这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外，如果模型足够大，这种并行化有时可能是必须的。...在本文中，我们将探讨 TensorFlow 的分布式计算机制。 ? TensorFlow 计算图示例 数据并行 VS....TensorFlow 中的数据并行 当使用 TensorFlow 时，数据并行主要表现为两种形式：图内复制（in-graph replication）和图间复制（between-graph replication...考虑到图内复制方法与扩展（scaling）相关的问题，我们将仅考虑单机、多 GPU 配置的情况。...相反，如果设备是 worker，则使用 replica_device_setter 构建我们的模型，以便在前面讨论的这些 ps 服务器上连续分配参数。这些副本将在很大程度上与单机的流程图相同。
这个系统的通用性使它也可以用于其他计算领域。目前大多应用于语音识别或图像识别等领域。 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...基于以上的考虑，我们分析了目前行业内的几种TensorFlow与现有大数据计算环境结合的解决方案。...目前比较流行的是TensorFlow On Spark 的解决方案，利用Spark本身的技术特性与分布式的优势使TensorFlow 并行起来。...使Spark能够利用TensorFlow拥有深度学习和GPU加速计算的能力。...官方给出TensorFlowOnSpark目前支持的特性如下： 轻松迁移所有现有的TensorFlow程序，修改代码小于10行; 支持所有TensorFlow功能：同步/异步训练，模型/数据并行，inferencing
循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。...1.上下文信息 回到学校，我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”，而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案，剩下的是靠随机猜测。...通常，这意味着你将多次调用该模型，甚至可能连续反复调用，如图3所示。 ? 图3 通常，我们会运行相同的神经网络多次，而不考虑关于先前运行的隐藏状态。...在每个时间t，当调用学习模型时，这种体系结构不考虑关于以前运行的结果经验。就像预测股市走势一样，只看当前的数据。循环神经网络（RNN）与传统神经网络不同，因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。...接下来将介绍如何使用TensorFlow的内置RNN模型。我们将使用这个RNN在现实世界的时间数据来预测未来！ 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时，我们将使用TensorFlow。
ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve) 一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。...您可以创建自己的自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以将其他人预创建的 Estimator 实例化。 样本 (example) 数据集的一行。...例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是 “垃圾邮件” 或 “非垃圾邮件”。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...缩放 (scaling) 特征工程中的一种常用做法，是对某个特征的值区间进行调整，使之与数据集中其他特征的值区间一致。
您可以创建自己的自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以将其他人预创建的 Estimator 实例化。 样本 (example) 数据集的一行。...例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是 “垃圾邮件” 或“非垃圾邮件”。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...缩放 (scaling) 特征工程中的一种常用做法，是对某个特征的值区间进行调整，使之与数据集中其他特征的值区间一致。...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
您可以创建自己的自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以将其他人预创建的 Estimator 实例化。 ---- 样本 (example) 数据集的一行。...例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...缩放 (scaling) 特征工程中的一种常用做法，是对某个特征的值区间进行调整，使之与数据集中其他特征的值区间一致。...非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。
ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve) 一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。...您可以创建自己的自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以将其他人预创建的 Estimator 实例化。 样本 (example) 数据集的一行。...例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是 「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...缩放 (scaling) 特征工程中的一种常用做法，是对某个特征的值区间进行调整，使之与数据集中其他特征的值区间一致。
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你可以通过以下方式创建自己的评估器：https://www.tensorflow.org/extend/estimators 样本（example） 一个数据集的一行内容。...TensorFlow 中的特征列还可以压缩元数据比如下列情况： 特征的数据类型； 一个特征是固定长度的或应该转换为嵌入。 一个特征列可以仅包含一个特征。「特征列」是谷歌专用的术语。...例如，考虑一个输入数据集包含一百个特征的分类问题。为了使正类和负类之间的间隔最大化，KSVM 从内部将特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用的损失函数叫作 hinge 损失。...将连续的特征放进 range bin 中。 由归一化或缩放单独创建的特征不是合成特征。 T 张量（tensor） TensorFlow 项目的主要数据结构。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。
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ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve) 一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。...您可以创建自己的自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以将其他人预创建的 Estimator 实例化。 样本 (example) 数据集的一行。...例如，在房屋数据集中，特征可以包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可以是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可以包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可以是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...缩放 (scaling) 特征工程中的一种常用做法，是对某个特征的值区间进行调整，使之与数据集中其他特征的值区间一致。
ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve) 一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。...DataFrame 一种热门的数据类型，用于表示 Pandas 中的数据集。DataFrame 类似于表格。DataFrame 的每一列都有一个名称（标题），每一行都由一个数字标识。...您可以创建自定义 Estimator（如需相关介绍，请点击此处），也可以实例化其他人预创建的 Estimator。 样本 (example) 数据集的一行。...SavedModel 是一种独立于语言且可恢复的序列化格式，使较高级别的系统和工具可以创建、使用和转换 TensorFlow 模型。...合成特征包括以下类型： 对连续特征进行分桶，以分为多个区间分箱。 将一个特征值与其他特征值或其本身相乘（或相除）。 创建一个特征组合。 仅通过标准化或缩放创建的特征不属于合成特征。
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