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10,000 個「 enable distributed tensorflow model training 」的搜尋結果
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33:50
JavaScript和AI的未來,阿西姆-侯賽因|JSConf.Asia 2019年。 (The Future of JavaScript and AI by Asim Hussain | JSConf.Asia 2019)
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B1 中級
01:50
特斯拉的Model 3將於週五上市,這將是 "有史以來最大的消費產品發佈會"。 (Tesla’s Model 3 is coming on Friday and it’s going to be the ‘largest consumer-product launch ever’)
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B1 中級
15:03
雷諾鑫|火花峰會2017 (Reynold Xin | Spark Summit 2017)
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B1 中級
08:11
使用TensorFlow數據集(TensorFlow Meet) (Working with TensorFlow Datasets (TensorFlow Meets))
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A2 初級
02:29
在Google Colaboratory中使用TensorFlow入門(編碼TensorFlow)。 (Getting Started with TensorFlow in Google Colaboratory (Coding TensorFlow))
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B1 中級
39:08
強化學習代理--用Carla和Python實現自動駕駛汽車第4頁。 (Reinforcement Learning Agent - Self-driving cars with Carla and Python p.4)
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B1 中級
06:44
充分利用Colab (TF開發峰會'20) (Making the most of Colab (TF Dev Summit '20))
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B1 中級
10:39
SolidWorks 培訓:使用SolidWize的草圖創建模型。 (SolidWorks Training: Create a Model Using a Sketch Picture by SolidWize)
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B1 中級
字幕已審核
04:26
唱歌學英文好玩又有效!快來試試這個網站!(Best app for learning languages with MUSIC (Lyrics Training))
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中文
A2 初級
32:19
Deep Q Learning w/ DQN - Reinforcement Learning p.5 (Deep Q Learning w/ DQN - Reinforcement Learning p.5)
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B1 中級
02:57
(03) OpenVINO工具包--完整的推理流程 ((03) OpenVINO toolkit - Full Inference flow)
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B1 中級
01:01
機器學習如何幫助識別洛杉磯道路上的坑洞? (How machine learning helps identify potholes on Los Angeles roads)
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中文
A2 初級
128:18
現場直播#164:來自巴黎Le Tank的直播 (Live Stream #164: Live from Le Tank Paris)
A2 初級
01:25
TensorFlow世界2019年亮點 (TensorFlow World 2019 Highlights)
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B1 中級
16:50
英特爾Naveen Rao博士 - SXSW 2017 - #IntelAI - #theCUBE (Dr. Naveen Rao, Intel - SXSW 2017 - #IntelAI - #theCUBE)
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44:45
機器學習。谷歌的願景--谷歌I/O 2016 (Machine Learning: Google's Vision - Google I/O 2016)
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A2 初級
08:29
什麼是DCS?(分佈式控制系統) (What is DCS? (Distributed Control System))
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00:46
如何在iPhone上啟用iMessage (How To Enable iMessage On iPhone)
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A2 初級
04:04
BIG數據和Hadoop在房地產中的應用 (BIG Data and Hadoop Applications in Real Estate)
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機器學習開發者--TensorFlow Dev Summit '19來了! (Machine learning developers - TensorFlow Dev Summit '19 is here!)
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機器學習不是未來--2016年穀歌I/O大會。 (Machine learning is not the future - Google I/O 2016)
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準備你的機器學習數據集(葡萄牙語編碼TensorFlow)。 (Prepare o seu conjunto de dados para machine learning (Coding TensorFlow em português))
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使用LSTM和Nabil Hassein的拼寫生成文本。 (Text Generation with LSTM and Spell with Nabil Hassein)
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Kemal El Moujahid採訪(TensorFlow Meets)。 (Kemal El Moujahid interview (TensorFlow Meets))
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00:37
為2020年TensorFlow開發峰會做好準備! (Get ready for TensorFlow Dev Summit 2020!)
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體驗式學習 (Experiential learning)
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F-35 DAS (F-35 DAS)
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MiniGo。TensorFlow遇見安德魯-傑克遜(TensorFlow Meets) (MiniGo: TensorFlow Meets Andrew Jackson (TensorFlow Meets))
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TensorFlow與Laurence和他的大腦相遇(TensorFlow相遇) (TensorFlow Meets with Laurence and his brain (TensorFlow Meets))
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TensorFlow開發峰會2019亮點#機器學習 (TensorFlow Dev Summit 2019 Highlights #MachineLearning)
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08:19
構建神經網絡來執行分類 - 第3集 (Construya una red neuronal para realizar la clasificación - Episodio 3)
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TF-Agents:強化學習(TensorFlow Meet) (TF-Agents: Reinforcement Learning (TensorFlow Meets))
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46:59
TensorFlow內部:控制流 (Inside TensorFlow: Control Flow)
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B1 中級
98:46
第1課:編碼人員的實用深度學習 (Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders)
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05:23
卷積神經網絡介紹(ML從零到100,第3部分 (Introdução às redes neurais convolucionais (ML de Zero a 100, parte 3))
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24:49
介紹 - 用Python和Pytorch進行深度學習和神經網絡 p.1 (Introduction - Deep Learning and Neural Networks with Python and Pytorch p.1)
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TensorFlow內部:tf.data - TF輸入管道 (Inside TensorFlow: tf.data - TF Input Pipeline)
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ml5.js 用PoseNet進行姿態估計。 (ml5.js Pose Estimation with PoseNet)
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TensorFlow.js (TF Dev Summit '20) (TensorFlow.js (TF Dev Summit '20))
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Why You Won't See a Tesla Commercial
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ml5.js:保存/加載模型。 (ml5.js: Save/Load Model)
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AutoGraph。簡單的圖形控制流程(TensorFlow本週提示 (AutoGraph: Easy control flow for graphs (TensorFlow Tip of the Week))
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5個渦輪增壓訓練的誤區|自行車週刊 (5 Turbo Training Mistakes | Cycling Weekly)
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自然語言處理--標記化(NLP從零到英雄,第1部分 (Natural Language Processing - Tokenization (NLP Zero to Hero, part 1))
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雲計算GPU教程(對比與使用 (Cloud GPUs Tutorial (comparing & using))
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與我們的哈拉機器人互動--用深度學習、Python和TensorFlow創建哈拉機器人 p.9 (Interacting with our Chatbot - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.9)
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