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该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中，GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图，SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式，可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境，或在TensorFlow集群中部署。
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作者：Xiaohui Bei,Xiaoming Sun,Hao Wu,Jialin Zhang,Zhijie Zhang,Wei Zi
meta 标签提供该页面的一些信息，比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词，它还可以控制页面缓冲、响应式窗口等，定义 meta 标签有利于网站 SEO（有利于搜索引擎访问），对于响应式窗口也起着作用，因此 meta 标签是 HTML 中很重要的一个标签。在生成默认的 HTML 文档结构时，通常会有两个 meta 标签：
作为计算机相关专业学生，面试或者笔试时不可避免地会遇到与专业相关的问题，而考核专业问题的时候，又不可避免地涉及到很多专业词汇，这就需要求职者掌握好常见的专业词汇，才能在阐述问题时得心应手，避免出现表达错误引起误解。以下是计算机专业常见相关词汇。
边缘计算时代离我们越来越近，当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟，这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用，让我们的设备智能起来。
GitHub - zineland/zine: https://github.com/zineland/zine
前面已经介绍过，glusterfs中主线为xlator，几乎每一个大的功能点，或者性能，都可以以xlator形式参与进glusterfs中，那么xlator的开发就必不可少，所以，这里介绍一下简单的向glusterfs中增加xlator的方法，首先创建一个卷testvol
我这里还是希望dji可以把这个mpy的一些源码放出来，因为我觉得是无关紧要的东西，然后去学习一下。而不是这样盲目的去猜。
在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
攻击的重要阶段之一就是信息收集。为了能够实施攻击，我们需要收集关于目标的基本信息。我们获得的信息越多，攻击成功的概率就越高。
We recently introduced Instant Messaging on LinkedIn, complete with typing indicators and read receipts. To make this happen, we needed a way to push data from the server to mobile and web clients over persistent connections instead of the traditional requ
这个Mind+中有支持TT扩展件MicroPython实现，今日做个整理以及有一些实验要做：
A class for running TensorFlow operations.
完整项目源码下载链接： https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/18607424
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。
其中： input_streams 是输入流的数组，nb_input_streams 是输入流的个数。 input_files 是输入文件（也可能是设备）的数组，nb_input_files 是输入文件的个数。下面的输出相关的变量们就不用解释了。
开了好多端口，现实当中端口越多漏洞越多，但是具体到这些靶机，很可能意味着很多兔子洞，所以枚举的时候一定要小心分辨
Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域（e-commerce industry）的CTR预估，重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
Represents a graph node that performs computation on tensors.
Imports the graph from graph_def into the current default Graph. (deprecated arguments)
保存模型并不限于在训练之后，在训练之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来，否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。
Nebula Clients 给用户提供了多种编程语言的 API 用于和 Nebula Graph 交互，并且对服务端返回的数据结构进行了重新封装，便于用户使用。
agent内置了一个http接口，会自动采集预先定义的各种采集项，每隔60秒，push到transfer。
最近出现一批与LLM有关的新的爬虫框架，一类是为LLM提供内容抓取解析的，比如 Jina Reader 和 FireCrawl ，可以将抓取的网页解析为markdown这样的对LLM友好的内容，例如markdown，这类本质上还是传统的爬虫解决方案。还有一类是通过LLM+agent工作流方式来构建的下一代爬虫程序，比如Skyvern、 Scrapegraph-ai等。
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
10月20日，Google宣布正在为名为Graph for Understanding Artifact Composition（GUAC）的开源项目寻找感兴趣的贡献者，以此进一步强化软件供应链安全。
property=og 标签是一种开放内容协议（Open Graph Protocol）的标签，它可以让网页成为一个“富媒体对象”，并被其他社会化网站如Facebook、百度、谷歌等引用和展示。property=og 标签可以提高网页的传播效率和用户体验，也有利于 SEO 优化。
什么是Meta标签呢？这可不是最近很火的“元宇宙”或是FB。Meta标签，或者说Meta元素，是HTML内head标签的一部分。通常用于指定页面描述、关键字以及未在其他head元素、属性中提供的其他元数据。间接参与浏览器页面渲染，或者为搜索引擎的爬虫提供引导（进而让搜索引擎更好收录网站）。
本文介绍如何使用 Docker Swarm 来部署 Nebula Graph 集群，并部署客户端负载均衡和高可用。
之前我们翻译过TheGraph[4]的上一篇文章：使用 TheGraph 进行事件数据检索[5]，已经过去了相当长的时间。如果你不知道 TheGraph 是什么，为什么 TheGraph 是有用的，可以读读那篇文章，在那篇文章详细解释了为什么需要 TheGraph 以及如何在中心化托管服务（Hosted Service）中使用它。
随着互联网的快速发展，越来越多的图片和视频出现在网络，特别是UCG产品，激发人们上传图片和视频的热情，比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传，这就带来监管问题，如果没有内容审核，色情图片和视频就会泛滥。前不久，一向以开放著称的tumblr，就迫于压力，开始限制人们分享色情图片。更别提国内，内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么？传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。（当然也不是完全消亡，毕竟判断是否色情是一个主观的事情，有些艺术和色情之间的边界比较模糊，需要人工加以判断）
一 用途 （1）function 主要用于跟踪内核函数的调用栈（其被调用过程） （2）function_graph 主要用于跟踪内核函数内部调用流程及耗时 这两个对内核性能分析的作用不大，主要用来梳理内核模块的逻辑 二 使用 （1）function 使用 /sys/kernel/debug/tracing # echo nop > current_tracer ----清空跟踪器 /sys/kernel/debug/tracing # echo drm_open > set_ftrace
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
研究了好久的 neo4j源码，现在公司要换 janusgraph，只要半途而废开始研究 janusgraph 了
接着我们分析下命令行工具，这里除了导入导出工具还有gizmo语法支持、graphql支持等相关命令行工具。
会话机制是TensorFlow 分布式运行时的核心，我们接下来按照从 Client 到 worker 的流程，把 Session 机制从前到后走一边。
本文作者：CSDN优秀博主 专栏作者 「不会停的蜗牛」 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bi
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
游戏和嵌入式设备的GUI框架，其中大部分可以从系统集成的角度来考虑：游戏和嵌入式应用程序不必做那么多，因为在只有一个window 的场景下，很多功能都需要应用自己去完成。
什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚，而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bias 是多少的时候，可以使得 accuracy 达到较优，
本文主要讲解FFmpeg filter相关API和走读官方examples/filtering_video.c示例
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
第58届国际计算语言学协会年会（ACL，The Association for Computational Linguistics）将于2020年7月6号-8号线上举行。官网公布了ACL2020的论文收录名单，共计收录778篇论文，本次ACL大会共提交了3429篇论文，长文录取率为25%。作为自然语言处理（NLP）领域的顶会，其中有一些涉及NLP技术的推荐系统论文也会投稿于此。
将summary protocol buffer写入event file。FileWriter类提供了一种机制，用于在给定目录中创建事件文件，并向其中添加摘要和事件。该类异步更新文件内容。这允许训练程序调用方法直接从训练循环中将数据添加到文件中，而不会减慢训练的速度。
Apache TinkerPop 提供了图数据库的抽象接口，方便第三方实现自己的图数据库以接入TinkerPop 技术栈，享受TinkerPop 的Gremlin、算法等福利。TinkerPop将这些第三方称为“Provider ”，知名的Provider包含janusGraph、neo4j、hugegraph等。
本文介绍了如何可视化Google Inception V3模型的网络结构，并使用TensorBoard进行模型的分析和可视化。首先介绍了Inception V3模型的基本情况和应用，然后使用TensorFlow实现了模型的导入和可视化。通过TensorBoard可以查看模型的各个层的参数和激活情况，并可以查看每个卷积核的尺寸和数量等。通过这些可视化手段，可以更方便地理解和调试模型的网络结构，从而更好地应用模型进行图像分类等任务。
Vercel 官方有提供 @vercel/og 这个包，可以生成 OG Image（The Open Graph protocol），有直接可用的 API https://og-playground.vercel.app 调用方式为：https://og-image.vercel.app/eallion.png 但是有个很大的问题，不支持中文。再加上「得意黑」字体当时刚发布，很适合做标题，我就利用 @vercel/og 糊了一个 Next.js 的应用，部署到 Vercel，调用方式为：https://og.eallion.com/api/og?title=蜗牛 后来换成「思源宋体」了。不过如前文说所，我现在已经手动生成 OG Image 了，毕竟年更博客。
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