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TensorFlow-1.3.0

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简介：
TensorFlow-1.3.0是由Google开发的一款广泛使用的开源机器学习框架，支持各种深度学习任务，并提供了灵活的数值计算接口。 TensorFlow 1.3.0 是一个版本的 TensorFlow 深度学习框架。这个版本包含了对模型部署、性能优化以及新特性的支持。它提供了更加灵活的方式来构建机器学习模型，并且增强了在各种平台上运行的能力，包括移动设备和嵌入式系统。 对于开发者来说，TensorFlow 1.3.0 提供了更强大的工具来训练复杂的神经网络模型并将其部署到生产环境中。此外，该版本还改进了对 C++ API 的支持以及性能相关的优化措施。 总的来说，TensorFlow 1.3.0 是一个重要的更新版本，为深度学习领域的研究人员和开发者提供了更多的灵活性、功能性和效率提升。

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  • TensorFlow-1.3.0
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    TensorFlow-1.3.0是由Google开发的一款广泛使用的开源机器学习框架，支持各种深度学习任务，并提供了灵活的数值计算接口。 TensorFlow 1.3.0 是一个版本的 TensorFlow 深度学习框架。这个版本包含了对模型部署、性能优化以及新特性的支持。它提供了更加灵活的方式来构建机器学习模型，并且增强了在各种平台上运行的能力，包括移动设备和嵌入式系统。 对于开发者来说，TensorFlow 1.3.0 提供了更强大的工具来训练复杂的神经网络模型并将其部署到生产环境中。此外，该版本还改进了对 C++ API 的支持以及性能相关的优化措施。 总的来说，TensorFlow 1.3.0 是一个重要的更新版本，为深度学习领域的研究人员和开发者提供了更多的灵活性、功能性和效率提升。
     
  • TensorFlow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow库安装文件，版本为1.3.0。下载后可通过pip命令进行安装，以便于在本地环境中运行和开发机器学习项目。 有需要的朋友可以自取：tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
     
  • TensorFlow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.5版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow库安装包，版本为1.3.0。 需要安装TensorFlow 1.3.0的Python 3.5版本在Windows 64位系统上。
     
  • TensorFlow 1.3.0 离线安装依赖包
    优质
    简介：本文提供关于如何在无互联网连接的情况下为TensorFlow 1.3.0安装所有必需的依赖包的详细指导和解决方案。 Tensorflow 1.3.0 离线安装依赖包，亲测有效，无任何错误。
     
  • Geohash-1.3.0.jar
    优质
    Geohash-1.3.0.jar是一款用于地理编码的Java库，它实现了将经纬度坐标转换为短字符串（即geohash）的功能，便于空间数据的索引和检索。 空间索引计算工具类。1）GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标值，比如我现在所在位置的GeoHash值为 wx4sv61q；2）GeoHash标识的并不是一个点，而是一个区域，例如wx4sv61q 对应的就是一个矩形区域；3）编码的前缀可以标识更大的区域，比如 wx4sv61 编码代表的区域要大于 wx4sv61q 代表的区域，但是 wx4sv61q 代表的区域一定在 wx4sv61 代表的区域内。
     
  • seata-1.3.0.zip
    优质
    Seata 是阿里巴巴开源的一款分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构下的数据一致性问题。此文件为 Seata 1.3.0 版本的压缩包，内含该版本的所有更新与功能改进。 Seata的高可用模式通过TC使用DB模式来共享全局事务会话信息，并利用非file类型的第三方注册中心和配置中心进行全局配置的分享。支持的第三方注册中心包括Nacos、Eureka、Redis、Zookeeper（简称zk）、Consul、Etcd3和Sofa，而支持的第三方配置中心有Nacos、Apollo、Zookeeper、Consul、Etcd3以及Custom选项。 官方推荐使用的是Nacos（由于两者同属一家），但由于个人习惯使用的注册中心是Zookeeper，因此这里考虑用zk来实现高可用模式。首先需要准备环境： 1. **安装和配置ZooKeeper**：如果本地已经安装了ZK可以跳过此步骤；否则，请自行百度如何在本地环境中搭建。 2. **数据库设置**： - 创建名为seata的数据库； - 运行Seata源码（版本1.2.0）目录下的script/server/db/mysql.sql文件来创建表global_table、branch_table和lock_table。 接下来是配置信息导入ZK： - 编辑本地安装的Seata源码中的`script/config-center/config.txt`，将store.mode设置为db，并填写相应的数据库连接详情。 - 在`config/zk/`目录下执行命令sh zk-config.sh -h 127.0.0.1 -p 2181（注意替换-z参数以指向你的Zookeeper路径）。 启动TC Server： 编辑conf文件夹中的registry.conf，将注册和配置类型设置为zk，并填写正确的连接信息。接下来，在seata安装目录的bin中运行`./seata-server.sh -m db`来启动服务端模块。如果在1.2.0版本遇到序列化问题导致读取ZK配置失败的情况，请拉取最新的开发分支源码并编译生成Seata 1.3-SNAPSHOT版，然后重新导入配置信息。 进行高可用性测试时，需要同时运行多个TC Server实例，并通过修改启动接口和允许多线程执行来实现。在客户端服务中启用后，它们会向所有注册点发送TM和RM请求。若某节点故障前事务已提交，则系统将自动回滚该交易并记录日志。 对于更复杂的业务场景及集群部署环境下的表现，Seata仍需进一步验证其可靠性与适用性。尽管目前尚未提供控制台界面或配套的HA机制等辅助工具，但鉴于它在分布式事务处理中的潜力和灵活性，未来的发展值得期待。
     
  • Keil.STM32F3xx_DFP.1.3.0.zip
    优质
    此文件为STM32F3系列微控制器开发包，版本号1.3.0，内含开发所需的各种资源和配置工具，适用于Keil MDK集成开发环境。 STM32F3系列的Pack包包含了开发所需的多种资源和工具，支持开发者进行高效便捷的应用程序设计与调试工作。此Pack包专为基于ARM Cortex-M4内核的STM32微控制器而优化，提供了丰富的外设驱动库、示例代码以及配置选项。
     
  • ShaderLab VSCode 1.3.0
    优质
    ShaderLab VSCode 1.3.0是一款专为Unity开发人员设计的Visual Studio Code扩展插件，提供语法高亮、智能感知和调试等功能，极大提升了着色器编写效率与体验。 Unity ShaderLab在VSCode上编写着色器可以提供方便的提示和跳转功能。
     
  • edu.ncsu.muclipse-1.3.0.jar
    优质
    edu.ncsu.muclipse-1.3.0.jar 是由北卡罗来纳州立大学开发的一款Eclipse插件包，用于支持特定的教学和科研项目需求。 edu.ncsu.muclipse_1.3.0.jar变异体生成工具的官网目前无法访问。
     
  • Face_Recognition-1.3.0.tar.gz
    优质
    Face Recognition-1.3.0 是一个开源的人脸识别库，支持面部编码、人脸识别、面部特征定位等功能，适用于Python环境。该版本优化了性能并修复了若干bug。 face_recognition 1.3.0下载包可用于树莓派上的安装，解决了我在该方面遇到的大问题。