本文作者：李杰 TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法~
接触过TensorFlow v1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天让我们一
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FAT32是从FAT12、FAT16发展而来，目前主要应用在移动存储设备中，比如SD卡、TF卡。隐藏的FAT文件系统现在也有被大量使用在UEFI启动分区中。 为使文章简单易读，下面内容特意隐藏了很多实现细节，关于分区、格式化等相关的内容，可以查看之前的文章： 文件系统(一)：存储介质、原理与架构 文
Linux版本：CentOS-7.8-x86_64-Minimal-2003 操作用户：root （1）依赖包安装： 如果是Linux的minimal系统，需要安装： yum install -y vim wget tftp lrzsz bzip2 zip unzip net-tools bind-
sar -A -t -f /tmp/sa11 >/tmp/sar11 https://github.com/ryran/rsar When dealing with sysstat sar data in a sosreport, it's almost always easier to parse
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