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icc Reference Flow 后端设计

tensorflow版本：2.1.0 需要Python库：Numpy,Matplotlib 使用的数据集：Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors，当图形运行时，它将保持nn维数组；图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算；它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将定义一个或多个表示计算图输入的 “占位符”（placeholder）对象。 多次运行计算图。每次运

vue-super-flow A flowchart editor component base on Vue. Vue flowchart. Vue 流程图。 Installation npm install vue-super-flow yarn add vue-super-flow import SuperFlow from 'vue-super-flow' import 'vue-super-flow/lib/index.css' Vue.use(SuperFlow) Attributes 属性 类型 默认值 描述 draggable Boolean true 是否开启节点拖拽 linkAddable Boolean true 是否开启快捷创建 link linkEditable Boolean true link 是否可编辑 hasMarkLine Boolean true 是否

vue-flowy   翻译来源：https://gitee.com/yunwisdoms/vue-flowy   基于Vue的智能流程图创建。 适用于Vue 2。   安装 通过NPM安装 $ npm install vue-flowy -save 通过纱安装 $ yarn add vue-flowy 注册为组件 import {VueFlowy} from 'vue-flowy' export default { name: 'App', components: { VueFlowy } } 注册为插件 import Vue from 'vue' import

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

LBM：网格边界中MATLAB的Lattice Boltzmann方法实现

1.写作背景 Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用： pip install tensorflow 进行安装，在安装成功后使用import进行验证时: import tensorflow as tf 出现了如下所示报错： E tensorflow/core/platform/hadoop/hadoop_file_system.cc:132] HadoopFileSystem load error: libhdfs.so: cannot open shared object file: No such file or dir