那个昔日叱咤风云的开源框架——TensorFlow，已然是行将就木了。 如此断言并非空穴来风，而是根据一份冷静的数据洞察所得出的结论。 一个十年的时间，TensorFlow的社区活跃度，有过巅峰，但后来却不可逆转地一路下跌至最低谷，甚至还不及出道之际。 而与之 ...

2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。

[导读]随着物联网（IoT）设备的广泛应用，在端侧设备上运行机器学习（ML）模型的需求日益增长。TinyML作为专注于在资源受限的微控制器上部署ML模型的技术，为物联网设备赋予智能能力提供了可能。TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite针对微控制器优化的版本，ESP32 ...

本文介绍了如何使用 Python 进行图像处理，包括使用 Pillow 和 OpenCV 进行基本的图像操作，以及使用预训练的深度学习模型进行图像分类。 图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，广泛应用于各种场景，如社交媒体滤镜、医疗影像分析、自动驾驶等。

通过本文的详细讲解，我们展示了如何利用Spring Boot和TensorFlow进行语音识别模型的训练与应用。本文涵盖了从模型训练、加载到服务化API实现中的关键步骤，并提供了模型优化和性能调优的策略。 本专题系统讲解了如何利用SpringBoot集成音频识别技术，涵盖了从 ...

它哪里都好，就是不好用。 科技领域一直存在着一种「教派之争」。无论是关于不同操作系统、云服务提供商还是深度学习框架的利弊之争，只要喝上几杯啤酒，事实就会被抛到一边，人们就开始就像争夺圣杯一样，为他们支持的技术而战。 关于 IDE 的讨论似乎 ...

PhotoPrism – 可私有部署，基于机器学习 TensorFlow 的图像自动分类、开源照片管理工具，类本地化 Google Photos 服务 分享 ...

本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及 ...

[导读]为增进大家对tensorflow的认识，本文将为大家介绍何为tensorflow，并对tensorflow常用的python包加以讲述。如果你对本文内容具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。 Tensorflow在机器学习的时代背景下应运而生，对于tensorflow，计算机专业学生或多或少均有所了解。