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Tensorflow2.0 教程-初识 TF2.0

建议阅读时长 10分钟 本节内容 TF2.0 介绍 TF2.0 中的部分模块 实战: Mnist 例程 TF2.0 介绍 TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统...给几个我选择 TF 的几个理由,确切的说 TF2.0: TF2.0 舍弃了之前版本的部分冗余包,TF2.0 有点像 keras , 故有戏称全世界都是 Keras 开源社会活跃,使用人群多,当前有 4100...TF2.0 是今年 3 月份发布的,想必现在的大部分公司应该开始从 TF1.x 向 TF2.0 迭代,我当前是研究生一年级,等我毕业后,大多数公司的 TF 应该都会更新到最新版,那么到时我便能更快的适应工作...在这个教程中,我不会去和之前的版本进行比较,因为我没有使用过的经历,我更专注的是最新版 TF 的使用 在学习的过程中,肯定会遇到相当多的问题,但是,坚持下去总能收获,欢迎有同样爱好,或者在学习 TF2.0...TF2.0 中的模块介绍 在 TensorFlow2.0 中,Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。以下将介绍 keras 中的几个常用模块。 ?

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OAuth 2.0 极简教程 (The OAuth 2.0 Authorization Framework)

OAuth 2.0 是什么? ?...OAuth(开放授权)是一个开放标准,允许用户授权第三方移动应用访问他们存储在另外的服务提供者上的信息,而不需要将用户名和密码提供给第三方移动应用或分享他们数据的所有内容,OAuth2.0 不兼容OAuth...OAuth 2.0 问题场景 为了理解OAuth的适用场合,让我举一个假设的例子。 有一个"云冲印"的网站,可以将用户储存在Google的照片,冲印出来。...名词解释 在详细讲解OAuth 2.0之前,需要了解几个专用名词。它们对读懂后面的讲解,尤其是几张图,至关重要。...OAuth 2.0 协议的运行流程(Protocol Flow) OAuth 2.0的运行流程如下图,摘自RFC 6749。(http://www.rfcreader.com/#rfc6749) ?

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SpringCloud2.0

3) 搭建注册中心  3.1) 新建maven工程   3.2) 引入maven   注意2.0版本区别1版本在于eureka命名更加规范(1是spring-cloud-starter-eureka-server...sit环境和prd环境,注意在git环境是私有的需要配置密码,否则无法访问   2) 新建maven聚合工程   2.1) 新建eureka 注册中心   2.2) 新建配置子项目springCloud2.0...2.4) 此时启动注册中心,启动springCloud2.0_config_server,直接访问http://localhost:8888/test-configClient-prd.properties...2.5) 新建客户端子项目springCloud2.0_config_client   该子项目是通过程序访问config_server服务端的配置信息(即git版本库中的配置文件信息)   2.5.1...ArrayList(); resource.add(swaggerResource("api-producer","/api-producer/v2/api-docs","2.0

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TensorFlow 2.0入门

TensorFlow 2.0中的所有新增内容及其教程均可在YouTube频道及其改版网站上找到。但是今天在本教程中,将介绍在TF 2.0中构建和部署图像分类器的端到端管道。...github.com/himanshurawlani/practical_intro_to_tf2 在开始之前,需要使用以下命令安装TF nightly preview,其中包含TensorFlow 2.0...TF2.0的另一个新功能是能够在Jupyter笔记本中使用功能齐全的TensorBoard。在开始模型训练之前启动TensorBoard,以便可以将指标视为模型训练。...要在本地计算机上启动TensorFlow服务器,请运行以下命令: $ tensorflow_model_server --model_base_path=/home/ubuntu/Desktop/Medium/TF2.0...predictions: [('sunflowers', 0.978735), ('tulips', 0.0145516), ('roses', 0.00366251)] 结论 总结这里是在上面的教程中介绍的在TF2.0

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Pandas 2.0 来了!

而 Pandas 2.0 也是朝着这个方向迈出的一步,接下来我们一起聊一聊Pandas增加和改进的内容。...pyarrow后端是pandas 2.0的一个新功能,它允许用户使用Apache Arrow作为pandas DataFrames和Series的替代数据存储格式。...这意味着当你在pandas 2.0中读或写Parquet文件时,它将默认使用pyarrow来处理数据,从而使操作更快、更节省内存。 什么是Pyarrow?...总之,在pandas 2.0中使用pyarrow后端可以使数据操作更快、更节省内存,尤其是在处理大型数据集时。...而这些问题在Pandas2.0将会完美解决,在PyArrow中处理缺失数据时,在数据数组的旁边会有第二个数组,表示一个值是否存在,使得对空值的处理更加简单明了。

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