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filters.rank
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
可视化嵌入 TensorBoard包括嵌入式投影仪，这是一款可让您交互式显示嵌入的工具。此工具可以读取模型中的嵌入，并以二维或三维方式呈现。
- scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
参数：图像：二维或三维ndarray输入要去噪的图像，可以是二维或三维，灰度或RGB（仅适用于二维图像，请参阅多声道参数）。patch_size：int，可选用于去噪的修补程序大小。
- CSS变换 | Transforms变换风格 | transform-style
变换风格 | transform-style
该transform-styleCSS属性确定该元素的子元素是否被定位在3D空间中或在该元素的平面中扁平化。 如果扁平化，子元素将不能独立存在于三维空间中。
- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
诸如T=s32到U=f32的转换将执行规范化的int-to-float转换例程，例如round-to-nearest-even。
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
从这个角度来看，MNIST图像只是784维向量空间中的一束点，具有非常丰富的结构（警告：计算密集型可视化）。 展平数据将丢弃有关图像二维结构的信息。那不好吗？
- CSS杂项 | MiscellaneousCSS Positioning: Understanding z index
CSS Positioning: Understanding z index
CSS定位：理解z指数 通常HTML页面可以被认为是二维的，因为文本，图像和其他元素被排列在页面上而没有重叠。有一个渲染流程，所有元素都知道其他人所占用的空间。
- ReactNative指南 | GuidesPlatform Specific Code
Platform Specific Code
PlatformSpecificCode 在构建跨平台应用程序时，您需要尽可能多地使用代码。如果代码有所不同，可能会出现场景，例如，您可能希望为iOS和Android实现单独的可视化组件。
- C++应用 | Utilitiesstd::numeric_limits::traps
std::numeric_limits::traps
标准专业化 [表格] 注记 在大多数平台上，整数除以零总是陷阱，std::numeric_limits<T>::traps是true对于所有支持值0的整数类型。
- TensorFlow指南 | GuideTensors
Tensors
张量是向量和矩阵的一般化到潜在的更高的尺寸。在内部，TensorFlow将张量表示为基本数据类型的n维数组。 在编写一个TensorFlow程序时，你操作和传递的主要对象是tf.Tensor。
- scikit-image特征 | featurefeature
feature
- CSS变换 | Transformsrotate3d()
rotate3d()
在三维空间中，旋转有三个自由度，共同描述一个旋转轴。旋转轴由x，y，z向量定义，并由原点（由transform-origin属性定义）传递。
- ReactNative指南 | GuidesImproving User Experience
Improving User Experience
ImprovingUserExperience 为移动平台构建应用程序是微不足道的，但有许多来自网络背景的开发人员通常不会考虑的细节。
- TensorFlow教程 | TutorialsImproving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
TensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
这种方法结合了记忆和泛化的优势。这对于具有稀疏输入特征的通用大规模回归和分类问题（例如，具有大量可能的特征值的分类特征）很有用。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
对于稀疏的分类数据（大多数值为0的数据），您将改为填充一个使用三个参数实例化的SparseTensor数据： dense_shape张量的形状。获取一个列表，指出每个维度中元素的数量。
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