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七号练习生.c

CSS入门层叠样式表（样式可以叠加），CSS用来美化网页，能够做到网页和内容分离，但还是需要依赖HTML由选择器和声明块组成，声明块包含一个或多个属性: 值;的声明（注意别丢下分号）

如何原谅奋力过但无声

TensorFlow 2.x常用函数总结（持续更新）本文主要记录自己在用 Tensorflow 2.x 复现经典模型过程中遇到的一些函数及用法，方便查阅目录

却道天凉_好个秋

目标检测算法与原理（二）：Tensorflow实现迁移学习目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中感兴趣的目标，并确定其位置（通过边界框Bounding Box）和类别（Class Label）。它不仅要求像图像分类一样判断图像中有什么，更要求知道“在哪里”。

0基础学前端：100天拿offer实战课（第3天）—— CSS基础美化：给网页“精装修”的5大核心技巧大家好，我是专栏作者XXX。昨天咱们用HTML搭建了“个人介绍页”的骨架，不少同学在评论区打卡时说“页面能显示但太朴素了，像毛坯房”——这就对了！HTML负责搭骨架，今天要学的CSS才是给网页“刷墙、铺地板、摆家具”的装修师。掌握今天的5大核心技巧，就能把昨天的毛坯房变成精装修，15分钟就能看到立竿见影的效果！

TensorFlow Keras快速原型开发：其简洁性和模块化特性使得在开发机器学习模型时，能够快速进行实验和迭代。核心抽象：Keras 的核心抽象包括层（具有可训练权重的输入/输出转换）和模型（构成计算图的层组）。

为什么 transformers 要 import TensorFlow运行 server.py 的时候，会在导入阶段直接报错，典型堆栈像这样（已简化、去掉无关行，以便一眼能看出问题点）：

灯火不休时

95%准确率！CNN交通标志识别系统开源本文首发于灯火不休时本项目实现了一个基于CNN深度学习的交通标志识别系统，使用Keras构建卷积神经网络，训练准确率高达95%。系统采用Python开发，配备友好的tkinter图形界面，支持用户上传图片并自动识别交通标志类型。项目包含完整的数据预处理、模型训练、评估与部署流程，代码开源，适合深度学习与计算机视觉的学习与实践。源码与数据集均已公开，欢迎访问GitHub或Gitee获取。

云和数据.ChenGuang

tensorflow生成随机数和张量上述代码是使用TensorFlow生成随机数和随机排列的示例，核心是利用TensorFlow的tf.random模块实现不同类型的随机操作，具体含义如下：

移动端h5适配方案🧑‍💻 写在开头点赞 + 收藏 === 学会🤣🤣🤣使用PostCSS插件将项目中的px单位自动转换为rem，搭配JS动态设置根字体大小（监听window.resize）。

云和数据.ChenGuang

tensorflow的广播机制广播（Broadcasting）是 TensorFlow（以及 NumPy 等科学计算框架）中一种自动处理不同形状张量（或数组）之间运算的机制，核心作用是在不实际复制数据的情况下，让形状不匹配的张量能够进行元素级运算，从而简化代码并提高计算效率。

PyTorch vs TensorFlow：从入门到落地的全方位对比在深度学习领域，PyTorch 和 TensorFlow 就像 “倚天剑与屠龙刀”—— 前者以灵活著称，后者靠工程落地强势，却常让开发者陷入 “选哪个” 的困境。本文将从实际使用场景出发，用通俗解释 + 代码示例，拆解两者的核心差异，帮你快速找到适配工具。

25-TensorFlow：概述Google开发的流行机器学习框架TensorFlow是由Google开发的一款开源机器学习框架，自2015年首次发布以来，迅速成为业界广泛采用的主流工具之一。其设计初衷是为了简化复杂机器学习模型的构建和训练过程，从而推动人工智能技术的普及和应用。

TensorFlow深度学习实战——链路预测链路预测是一种边分类问题，任务是预测图中两个给定节点之间是否存在边。许多应用，如社交推荐、知识图谱补全等，都可以形式化为链路预测，即预测一对节点之间是否存在边。在本节中，我们将预测在引文网络中，两个论文之间是否存在引用关系(包括引用和被引用)。

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TensorFlow2 Python深度学习 - 模型保存与加载锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/

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TensorFlow2 Python深度学习 - 生成对抗网络（GAN）实例锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/

【机器学习05】神经网络、模型表示、前向传播、TensorFlow实现视频链接吴恩达机器学习p38-46经过对线性回归和逻辑回归的学习，我们已经掌握了构建强大预测模型的基础。现在，我们将进入一个更高级、更强大的算法领域：神经网络（Neural Networks），以及决策树等。

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TensorFlow2 Python深度学习 - 循环神经网络（SimpleRNN）示例锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/

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TensorFlow2 Python深度学习 - 通俗理解池化层，卷积层以及全连接层锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/

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TensorFlow2 Python深度学习 - 卷积神经网络（CNN）介绍锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/