10,000 個「 loading data for ml 」的搜尋結果

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公福沖泡茶多少錢？ (How Much Tea for Gong Fu Brewing?)

08:47

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TensorFlow World 2019 | 第2天生活流 PM (TensorFlow World 2019 | Day 2 Livestream PM)

260:18

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TensorFlow在生產中。TF Extended、TF Hub和TF Serving (Google I/O '18) (TensorFlow in production: TF Extended, TF Hub, and TF Serving (Google I/O '18))

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數據科學家VS數據工程師。哪一個適合你？ (Data Scientists vs Data Engineers: Which one is for you?)

09:33

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4

신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전 (ML Zero to Hero 2부)。 (머신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전 (ML Zero to Hero 2부))

08:42

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魚餅湯(Eomukguk: 어묵국) (Fish cake soup (Eomukguk: 어묵국))

08:37

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中文 B2 中高級

TFX管道是如何工作的？(TensorFlow Extended) (How do TFX pipelines work? (TensorFlow Extended))

05:00

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3

機器學習入門(ML Zero to Hero，第一部分) (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))

07:18

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如何用CSS製作頁面加載動畫 (How To Animate Page Loading With CSS)

17:08

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1.2 表格數據 - 在JavaScript中使用數據和API (1.2 Tabular Data - Working With Data & APIs in JavaScript)

17:15

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TensorFlow Extended（TFX）（2018年TensorFlow發展峰會）。 (TensorFlow Extended (TFX) (TensorFlow Dev Summit 2018))

26:01

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構建影像分類器（ML Zero to Hero，第4部分）。 (Build an image classifier (ML Zero to Hero, part 4))

05:27

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斯蒂芬對拜登-哈里斯的勝利欣喜若狂，但表示我們不能自滿。 (Stephen Is Ecstatic About The Biden-Harris Win, But Says We Can Not Be Complacent)

15:16

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中文 B1 中級

Neso Academy-資料結構02（Data Types vs. Abstract Data Types）

07:51

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循環神經網絡的ML（NLP Zero to Hero--第4部分）。 (ML with Recurrent Neural Networks (NLP Zero to Hero - Part 4))

05:59

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5

現場直播#164:來自巴黎Le Tank的直播 (Live Stream #164: Live from Le Tank Paris)

128:18

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用React構建一個神奇寶貝應用--教程 (Build A Pokémon Application With React - Tutorial)

22:47

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通過ML實現超聲的民主化（TF Dev Summit '19）。 (Democratizing Ultrasound via ML (TF Dev Summit '19))

05:15

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2

如何獲得數據科學實習機會｜數據科學領域從業者的必備技巧 (How to Get a Data Science Internship | Essential Tips for People Starting a Career in Data Science)

13:36

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TensorFlow開發峰會2019主題演講 (TensorFlow Dev Summit 2019 Keynote)

31:43

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為軟件定義的數據中心做準備 (Preparing for the Software-Defined Data Center)

02:54

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創建一個影像分類器（ML Zero to Hero，第4部分）。 (Erstellen eines Bildklassifizierers (ML Zero to Hero, Teil 4))

06:26

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富士XT4發佈--最佳APSC相機! (Fujifilm XT4 Announced - Best APSC Camera!)

15:27

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30

數據科學改變金融的5種方式 (5 Ways Data Science Changed Finance)

12:55

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神經網絡!- CS50 Live, EP.53 (pre-release) (NEURAL NETWORKS! - CS50 Live, EP. 53 (pre-release))

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K-MEANS在PYTHON中進行分類!- CS50直播，第53集 (K-MEANS CLASSIFIER IN PYTHON! - CS50 Live, Ep. 53)

129:26

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Why Even Your Local Grocery Store Wants Your Digital Data

18:37

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CSS進度條教程 (CSS Progress Bar Tutorial)

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4

NINR大數據訓練營第3部分：醫療大數據分析--Bonnie Westra博士。 (NINR Big Data Boot Camp Part 3: Big Data Analytics for Healthcare - Dr. Bonnie Westra)

57:45

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如何架構一個協同的大數據平臺（Google Cloud Next '17）。 (How to architect a collaborative big data platform (Google Cloud Next '17))

33:12

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309

機器學習介紹（ML Zero to Hero，第一部分 (Einführung in Maschinelles Lernen (ML Zero to Hero, Teil 1))

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機器學習介紹（ML Zero to Hero，第一部分 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))

06:19

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參與TensorFlow社區 (TF World '19) (Getting involved in the TensorFlow community (TF World '19))

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炒五常(Yakgochujang：약고추장)。 (Fried Gochujang (Yakgochujang: 약고추장))

06:29

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Google I/O 2012 - OAuth 2.0 for Identity and Data Access

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面向移動開發者的TensorFlow Lite (Google I/O '18) (TensorFlow Lite for mobile developers (Google I/O '18))

37:07

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3

ml5: 保存神經網絡訓練的模型 (ml5: Save Neural Network Trained Model)

10:57

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構建一個全棧的Twitter克隆與編碼花園 (Build a Full Stack Twitter Clone with Coding Garden)

87:44

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2

與Esther Povitsky一起學習蛋糕知識 (Learn about Cake with Esther Povitsky)

03:06

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中文 B1 中級

使用tf.data、tf.function和tf.distribution在TensorFlow 2中建立高性能、可擴展的模型 (TF World '19) (Performant, scalable models in TensorFlow 2 with tf.data, tf.function & tf.distribute (TF World '19))

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1

IES的公共訪問政策。數據政策 (IES Public Access Policy: Policy for Data)

04:21

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11

TF格子。用單調性控制你的ML (TF開發峰會'19) (TF Lattice: Control Your ML with Monotonicity (TF Dev Summit '19))

05:07

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前端開發的機器學習，查理-傑拉德｜JSConf.Asia 2019年。 (Machine Learning for Front-End Developers by Charlie Gerard | JSConf.Asia 2019)

34:05

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卷積神經網絡介紹(ML Zero to Hero，第三部分) (Introducing convolutional neural networks (ML Zero to Hero, part 3))

05:33

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構建影像分類器（ML Zero to Hero，第4部分）。 (Construye un clasificador de imagen (ML Zero to Hero, parte 4))

05:50

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宣佈TensorFlow 2.0 (Announcing TensorFlow 2.0)

04:10

宣佈TensorFlow 2.0 (Announcing TensorFlow 2.0)

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