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Google 端侧 AI 框架 LiteRT 初探学习和了解 Google 官方提供的 LiteRT 在 Android 的部署，以经典的手写数字识别模型为例，逐步了解 LiteRT 的使用方法。

web布局02Web 发展的每个不同时期都有新的技术为 Web 布局提供支持，但不管是哪个时期，Web 布局相关的概念和术语都是相同的。如果你想彻底或者更好地掌握 Web 布局，那么首先需要对 Web 布局相关的技术术语有所了解。

GPU利用率90%的秘诀：PyTorch/TensorFlow高阶优化技巧本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在AI工业化落地的浪潮中，高效开发与生产部署能力已成为核心竞争力。本文首次完整揭秘PyTorch和TensorFlow的三大进阶实战能力：标准化开发范式、工业级训练优化和生产线部署方案。通过对比演示混合精度训练、分布式加速、TensorRT部署等关键技术，您将掌握将大模型推理延迟降低80%、吞吐量提升7倍的硬核方法。更有企业级避坑指南和完整工具链（ONNX/Triton/Prometheus），带您突破GPU利用率瓶

小张在编程

Python 深度学习基础：TensorFlow 入门——从张量到神经网络的实战指南2015年，Google开源了深度学习框架TensorFlow，凭借其强大的计算能力、跨平台支持（CPU/GPU/TPU）和灵活的API设计，迅速成为学术界和工业界的“顶流”。无论是图像识别（如医学影像分析）、自然语言处理（如ChatGPT的底层支持），还是推荐系统（如抖音的个性化推荐），TensorFlow都能高效落地。

第32周———Tensorflow｜LSTM-火灾温度预测目录前言1.检查GPU2.查看数据3.划分数据集4.创建模型5.编译及训练模型6.结果可视化7.模型评估

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Pyenv 跟 Conda 还有 Poetry 有什么区别？各有什么不同？pyenv、Conda 和 Poetry 是 Python 生态中常用的工具，但它们的核心功能和用途不同，通常可以结合使用。以下是它们的区别和特点：

初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 实现，支持在浏览器或 Node.js 环境中训练和部署机器学习模型。

tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题最近在ubuntu gpu上训练模型，训练十轮，结果如下发现loss只有0.0几，而val loss达到了四十多，而我是在已经训练好的模型的基础上，使用新的数据集，继续训练的，差距这么的大，肯定不是模型过拟合，这明显是有异常的，但是我在CPU上训练，结果val和val loss都是-15左右，同样的代码和数据，为什么会出现这么大的差异呢。

Tensorflow基础之矩阵计算回顾及Tensorflow基础计算一2.2矩阵计算回顾有很多的标准的数学运算在机器学习程序里反复使用。我们只介绍一些最为基础的运算。矩阵转置是在矩阵对解线上翻转矩阵的最方便的操作。假如A是矩阵，则转置矩阵AT 的定义为 AijT = Aji。例如，旋转矩阵Rα的转置为

深入探索 UnoCSS：下一代原子化 CSS 引擎在 Web 开发领域，CSS 管理一直是工程化挑战的核心。随着项目规模扩大，开发者面临如下痛点：原子化 CSS 应运而生，其核心思想是将样式拆分为不可再分的最小单元（原子类），通过组合这些原子类构建复杂 UI。

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TensorFlow环境搭建之Docker Image第三种选择是使用已安装TensorFlow 的Docker image。 Docker (https://www.docker.com/)有点像虚的拟机。但是不像虚拟机创建完全虚拟的操作系统，它只添加宿主机里没有的组件。首先你需要下载适合你的操作系统的 Docker。学习和下载它的好地方是 https://docs. docker.com/install/。

基于深度学习的智能图像增强技术：原理、实现与应用前言最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。在数字图像处理领域，图像增强技术一直是研究的热点。图像增强的目标是通过算法改善图像的视觉效果，提高图像的可用性和信息量。传统的图像增强方法主要依赖于手动调整参数，如对比度、亮度、锐度等，但这些方法往往难以适应复杂的图像场景。近年来，深度学习技术为图像增强带来了新的突破，

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深度学习笔记26-天气预测(Tensorflow)如果今天不下雨，那么明天下雨的机会=53.22%如果今天下雨，那么明天下雨的机会=46.78%探索性数据分析（EDA）在天气预测项目中具有不可替代的重要价值，主要优点：

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