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Raw Queries and Responses

1. Shard Calculation

Query:

Response:

Calculated Shard: 100 (from laksa118)

2. Crawled Status Check

Query:

curl -X POST \
  'http://laksa100.int.ahrefs:8124/' \
  -H 'Content-Type: text/plain' \
  -H 'X-ClickHouse-Database: crawler3' \
  -H 'Authorization: Basic YXBpOg==' \
  -d 'SELECT getAhrefsURLFromUnparsed(src_unparsed) AS found_url, ifNull(toUnixTimestamp(download_stamp), 0) AS crawl_time, ifNull(toUnixTimestamp(props_url_first_seen), 0) AS first_indexed_time, download_http_code AS http_code, src_unparsed AS src_unparsed, src_root_hash AS src_root_hash, history_drop_reason AS history_drop_reason, meta_title AS meta_title, meta_descriptions AS meta_descriptions, attrs_boilerpipe_text AS attrs_boilerpipe_text, attrs_markdown AS attrs_markdown, attrs_readable_markdown AS attrs_readable_markdown, meta_canonical AS meta_canonical FROM crawler3.page_info_local FINAL PREWHERE (src_root_hash, src_unparsed) IN ((getAhrefsRootHashFromUnparsed(getAhrefsUnparsedNoserviceFromURL(\'http://www.runoob.com/tensorflow/tensorflow-tutorial.html\')), getAhrefsUnparsedNoserviceFromURL(\'http://www.runoob.com/tensorflow/tensorflow-tutorial.html\'))) FORMAT JSONEachRow'

Response:

{"found_url":"http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-tutorial.html","crawl_time":1775656775,"first_indexed_time":1751901559,"http_code":200,"src_unparsed":"com,runoob!www,\/tensorflow\/tensorflow-tutorial.html h80","src_root_hash":"7839312868129863500","history_drop_reason":null,"meta_title":"TensorFlow 教程 | 菜鸟教程","meta_descriptions":["TensorFlow 教程 TensorFlow 是一个数学计算的工具箱，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。 TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。 TensorFlow 名字来源于其核心概念：Tensor（张量） 和 Flow（流动），表示数据以张量的形式在计算图中流动。 阅读本教程前，您需要了解的知识.."],"attrs_boilerpipe_text":"TensorFlow 是一个\n数学计算的工具箱\n，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。\nTensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。\nTensorFlow 名字来源于其核心概念：\nTensor（张量）\n和\nFlow（流动）\n，表示数据以张量的形式在计算图中流动。\n阅读本教程前，您需要了解的知识：\n学习本教程需要具备：\nPython\n+ 基础数学 +\n机器学习\n概念\n。\n(1) 数学基础\n线性代数\n：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。\n概率与统计\n：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。\n微积分\n：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。\n(2) 编程基础\nPython\n：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。\n基础算法：如循环、递归、数据结构（列表、字典）。\n(3) 机器学习基础\n了解监督学习、无监督学习的基本概念（如分类、回归、聚类）。\n熟悉经典算法（如线性回归、神经网络）。\n理解模型评估方法（如准确率、交叉验证）。\n(4) 工具基础（可选但建议）\nNumPy\n\/\nPandas\n：用于数据预处理。\nMatplotlib\n\/\nSeaborn\n：用于数据可视化。\nScikit-learn\n：对比传统机器学习方法。\n适合学习 TensorFlow 的人群\nAI\/ML 研究者\n：需要实现和优化深度学习模型。\n数据科学家\n：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。\n软件工程师\n：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。\n学生\/爱好者\n：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。\n硬件\/算法工程师\n：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。\n相关资料\nTensorFlow 官网：\nhttps:\/\/www.tensorflow.org\/\nTensorFlow 学习：\nhttps:\/\/www.tensorflow.org\/learn?hl=zh-cn\nTensorFlow Github：\nhttps:\/\/github.com\/tensorflow","attrs_markdown":"# [菜鸟教程 -- 学的不仅是技术，更是梦想！](http:\/\/www.runoob.com\/)\n- [首页](http:\/\/www.runoob.com\/)\n- [HTML](http:\/\/www.runoob.com\/html\/html-tutorial.html)\n- [JavaScript](http:\/\/www.runoob.com\/js\/js-tutorial.html)\n- [CSS](http:\/\/www.runoob.com\/css\/css-tutorial.html)\n- [Vue]()\n- [React](http:\/\/www.runoob.com\/react\/react-tutorial.html)\n- [Python3](http:\/\/www.runoob.com\/python3\/python3-tutorial.html)\n- [Java](http:\/\/www.runoob.com\/java\/java-tutorial.html)\n- [C](http:\/\/www.runoob.com\/cprogramming\/c-tutorial.html)\n- [C++](http:\/\/www.runoob.com\/cplusplus\/cpp-tutorial.html)\n- [C\\#](http:\/\/www.runoob.com\/csharp\/csharp-tutorial.html)\n- [AI]()\n- [Go](http:\/\/www.runoob.com\/go\/go-tutorial.html)\n- [SQL](http:\/\/www.runoob.com\/sql\/sql-tutorial.html)\n- [Linux](http:\/\/www.runoob.com\/linux\/linux-tutorial.html)\n- [VS Code](http:\/\/www.runoob.com\/vscode\/vscode-tutorial.html)\n- [Bootstrap]()\n- [Git](http:\/\/www.runoob.com\/git\/git-tutorial.html)\n- [本地书签](http:\/\/www.runoob.com\/browser-history)\n\n- [首页](http:\/\/www.runoob.com\/)\n- [HTML](http:\/\/www.runoob.com\/html\/html-tutorial.html)\n- [CSS](http:\/\/www.runoob.com\/css\/css-tutorial.html)\n- [JS](http:\/\/www.runoob.com\/js\/js-tutorial.html)\n- [本地书签](http:\/\/www.runoob.com\/browser-history)\n- [搜索]()\n\n- [Vue3 教程](http:\/\/www.runoob.com\/vue3\/vue3-tutorial.html)\n- [Vue2 教程](http:\/\/www.runoob.com\/vue\/vue-tutorial.html)\n\n- [Bootstrap3](http:\/\/www.runoob.com\/bootstrap\/bootstrap-tutorial.html)\n- [Bootstrap4](http:\/\/www.runoob.com\/bootstrap4\/bootstrap4-tutorial.html)\n- [Bootstrap5](http:\/\/www.runoob.com\/bootstrap5\/bootstrap5-tutorial.html)\n\n- [机器学习](http:\/\/www.runoob.com\/ml\/ml-tutorial.html)\n- [PyTorch](http:\/\/www.runoob.com\/pytorch\/pytorch-tutorial.html)\n- [TensorFlow](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-tutorial.html)\n- [Sklearn](http:\/\/www.runoob.com\/sklearn\/sklearn-tutorial.html)\n- [NLP](http:\/\/www.runoob.com\/nlp\/nlp-tutorial.html)\n- [AI Agent](http:\/\/www.runoob.com\/ai-agent\/ai-agent-tutorial.html)\n- [Ollama](http:\/\/www.runoob.com\/ollama\/ollama-tutorial.html)\n\nTensorFlow 教程\n\n[TensorFlow 教程](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-tutorial.html \"TensorFlow 教程\")   [TensorFlow 简介](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-intro.html \"TensorFlow 简介\")   [TensorFlow 核心概念](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-core-concepts.html \"TensorFlow 核心概念\")   [TensorFlow 环境搭建](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-setup.html \"TensorFlow 环境搭建\")   [TensorFlow 张量操作](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-tensor-operations.html \"TensorFlow 张量操作\")   [TensorFlow Keras](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-api-keras.html \"TensorFlow 高级 API – Keras\")   [Keras 第一个神经网络](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/keras-neural-network.html \"Keras 第一个神经网络\")   [Keras 常用层类型](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/keras-layer.html \"Keras 常用层类型\")   [TensorFlow 数据处理](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-ata-processing-and-pipelines.html \"TensorFlow  数据处理与管道\")   [TensorFlow tf.data API](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-data-api.html \"TensorFlow tf.data API\")   [TensorFlow 图像数据处理](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-image-data-processing.html \"TensorFlow 图像数据处理\")   [TensorFlow 文本数据处理](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-text-data-processing.html \"TensorFlow 文本数据处理\")   [TensorFlow 模型训练](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-model-training.html \"TensorFlow 模型训练\")   [TensorFlow 模型评估](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-model-evaluation-and-monitoring.html \"TensorFlow 模型评估与监控\")   [TensorFlow 模型调优技巧](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-model-tuning.html \"TensorFlow 模型调优技巧\")   [TensorFlow 图像分类](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-image-classification.html \"TensorFlow 实例 – 图像分类项目\")   [TensorFlow 文本分类](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-text-classification.html \"TensorFlow 实例 – 文本分类项目\")   [TensorFlow 回归问题](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-regression.html \"TensorFlow 实例 – 回归问题\")   [TensorFlow 模型保存与加载](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-save-load.html \"TensorFlow 模型保存与加载\")   [TensorFlow 模型转换与优化](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-conversion-and-optimization.html \"TensorFlow 模型转换与优化\")   [TensorFlow 生产环境](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-production.html \"TensorFlow 生产环境\")   [TensorFlow 分布式训练](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-distributed-training.html \"TensorFlow 分布式训练\")   [TensorFlow 生态系统](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-ecosystem.html \"TensorFlow 生态系统\")   [TensorFlow 自定义组件](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-custom-components.html \"TensorFlow 自定义组件\")\n\n[TensorFlow 简介](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-intro.html)\n\n# TensorFlow 教程\n![](https:\/\/www.runoob.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/TensorFlow_logo.svg.png)\n\nTensorFlow 是一个**数学计算的工具箱**，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。\n\nTensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。\n\nTensorFlow 名字来源于其核心概念：**Tensor（张量）** 和 **Flow（流动）**，表示数据以张量的形式在计算图中流动。\n***\n## 阅读本教程前，您需要了解的知识：\n学习本教程需要具备：[Python](https:\/\/www.runoob.com\/python3\/python3-basic-syntax.html) + 基础数学 + [机器学习](https:\/\/www.runoob.com\/ml\/ml-tutorial.html)概念。\n\n#### **(1) 数学基础**\n- **线性代数**：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。\n- **概率与统计**：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。\n- **微积分**：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。\n#### **(2) 编程基础**\n- **Python**：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。\n- 基础算法：如循环、递归、数据结构（列表、字典）。\n#### **(3) 机器学习基础**\n- 了解监督学习、无监督学习的基本概念（如分类、回归、聚类）。\n- 熟悉经典算法（如线性回归、神经网络）。\n- 理解模型评估方法（如准确率、交叉验证）。\n#### **(4) 工具基础（可选但建议）**\n- **[NumPy](https:\/\/www.runoob.com\/numpy\/numpy-tutorial.html)\/[Pandas](https:\/\/www.runoob.com\/pandas\/pandas-tutorial.html)**：用于数据预处理。\n- **[Matplotlib](https:\/\/www.runoob.com\/matplotlib\/matplotlib-tutorial.html)\/[Seaborn](https:\/\/www.runoob.com\/matplotlib\/seaborn-tutorial.html)**：用于数据可视化。\n- **[Scikit-learn](https:\/\/www.runoob.com\/sklearn\/sklearn-tutorial.html)**：对比传统机器学习方法。\n***\n## 适合学习 TensorFlow 的人群\n- **AI\/ML 研究者**：需要实现和优化深度学习模型。\n- **数据科学家**：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。\n- **软件工程师**：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。\n- **学生\/爱好者**：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。\n- **硬件\/算法工程师**：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。\n***\n## 相关资料\n- TensorFlow 官网：<https:\/\/www.tensorflow.org\/>\n- TensorFlow 学习：<https:\/\/www.tensorflow.org\/learn?hl=zh-cn>\n- TensorFlow Github：<https:\/\/github.com\/tensorflow>\n\nAI 思考中...\n\n[TensorFlow 简介](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-intro.html)\n\n### 点我分享笔记\n\n[分类导航]()\n\n- [HTML \/ CSS]()\n  - [HTML 教程](http:\/\/www.runoob.com\/html\/html-tutorial.html \"HTML 教程\")\n  - [HTML5 教程](http:\/\/www.runoob.com\/html\/html5-intro.html \"HTML5 教程\")\n  - [CSS 教程](http:\/\/www.runoob.com\/css\/css-tutorial.html \"CSS 教程\")\n  - [CSS3 教程](http:\/\/www.runoob.com\/css3\/css3-tutorial.html \"CSS3 教程\")\n  - [Tailwind CSS 教程](http:\/\/www.runoob.com\/tailwindcss\/tailwindcss-tutorial.html \"Tailwind CSS 教程\")\n  - [Bootstrap4 教程](http:\/\/www.runoob.com\/bootstrap4\/bootstrap4-tutorial.html \"Bootstrap4 教程\")\n  - [Bootstrap5 教程](http:\/\/www.runoob.com\/bootstrap5\/bootstrap5-tutorial.html \"Bootstrap5 教程\")\n  - [Font Awesome 教程](http:\/\/www.runoob.com\/font-awesome\/fontawesome-tutorial.html \"Font Awesome 教程\")\n  - [Foundation 教程](http:\/\/www.runoob.com\/foundation\/foundation-tutorial.html \"Foundation 教程\")\n- [JavaScript]()\n  - [JavaScript 教程](http:\/\/www.runoob.com\/js\/js-tutorial.html \"JavaScript 教程\")\n  - [HTML DOM 教程](http:\/\/www.runoob.com\/htmldom\/htmldom-tutorial.html \"HTML DOM 教程\")\n  - [jQuery 教程](http:\/\/www.runoob.com\/jquery\/jquery-tutorial.html \"jQuery 教程\")\n  - [AngularJS 教程](http:\/\/www.runoob.com\/angularjs\/angularjs-tutorial.html \"AngularJS 教程\")\n  - [AngularJS2 教程](http:\/\/www.runoob.com\/angularjs2\/angularjs2-tutorial.html \"AngularJS2 教程\")\n  - [Vue.js 教程](http:\/\/www.runoob.com\/vue2\/vue-tutorial.html \"Vue.js 教程\")\n  - [Vue3 教程](http:\/\/www.runoob.com\/vue3\/vue3-tutorial.html \"Vue3 教程\")\n  - [React 教程](http:\/\/www.runoob.com\/react\/react-tutorial.html \"React 教程\")\n  - [Next.js 教程](http:\/\/www.runoob.com\/nextjs\/nextjs-tutorial.html \"Next.js 教程\")\n  - [TypeScript 教程](http:\/\/www.runoob.com\/typescript\/ts-tutorial.html \"TypeScript 教程\")\n  - [jQuery UI 教程](http:\/\/www.runoob.com\/jqueryui\/jqueryui-tutorial.html \"jQuery UI 教程\")\n  - [jQuery EasyUI 教程](http:\/\/www.runoob.com\/jeasyui\/jqueryeasyui-tutorial.html \"jQuery EasyUI 教程\")\n  - [Node.js 教程](http:\/\/www.runoob.com\/nodejs\/nodejs-tutorial.html \"Node.js 教程\")\n  - [Electron 教程](http:\/\/www.runoob.com\/electron\/electron-tutorial.html \"Electron 教程\")\n  - [Playwright 教程](http:\/\/www.runoob.com\/playwright\/playwright-tutorial.html \"Playwright 教程\")\n  - [AJAX 教程](http:\/\/www.runoob.com\/ajax\/ajax-tutorial.html \"AJAX 教程\")\n  - [JSON 教程](http:\/\/www.runoob.com\/json\/json-tutorial.html \"JSON 教程\")\n  - [Echarts 教程](http:\/\/www.runoob.com\/echarts\/echarts-tutorial.html \"Echarts 教程\")\n  - [Chart.js 教程](http:\/\/www.runoob.com\/chartjs\/chartjs-tutorial.html \"Chart.js 教程\")\n  - [Highcharts 教程](http:\/\/www.runoob.com\/highcharts\/highcharts-tutorial.html \"Highcharts 教程\")\n  - [Google 地图 教程](http:\/\/www.runoob.com\/googleapi\/google-maps-basic.html \"Google 地图 教程\")\n- [服务端]()\n  - [Python 教程](http:\/\/www.runoob.com\/python3\/python3-tutorial.html \"Python 教程\")\n  - [Python2.x 教程](http:\/\/www.runoob.com\/python\/python-tutorial.html \"Python2.x 教程\")\n  - [Linux 教程](http:\/\/www.runoob.com\/linux\/linux-tutorial.html \"Linux 教程\")\n  - [Docker 教程](http:\/\/www.runoob.com\/docker\/docker-tutorial.html \"Docker 教程\")\n  - [Ruby 教程](http:\/\/www.runoob.com\/ruby\/ruby-tutorial.html \"Ruby 教程\")\n  - [Java 教程](http:\/\/www.runoob.com\/java\/java-tutorial.html \"Java 教程\")\n  - [C 教程](http:\/\/www.runoob.com\/c\/c-tutorial.html \"C 教程\")\n  - [C++ 教程](http:\/\/www.runoob.com\/cplusplus\/cpp-tutorial.html \"C++ 教程\")\n  - [Perl 教程](http:\/\/www.runoob.com\/perl\/perl-tutorial.html \"Perl 教程\")\n  - [Servlet 教程](http:\/\/www.runoob.com\/servlet\/servlet-tutorial.html \"Servlet 教程\")\n  - [JSP 教程](http:\/\/www.runoob.com\/jsp\/jsp-tutorial.html \"JSP 教程\")\n  - [Lua 教程](http:\/\/www.runoob.com\/lua\/lua-tutorial.html \"Lua 教程\")\n  - [Rust 教程](http:\/\/www.runoob.com\/rust\/rust-tutorial.html \"Rust 教程\")\n  - [Zig 教程](http:\/\/www.runoob.com\/zig\/zig-tutorial.html \"Zig 教程\")\n  - [Scala 教程](http:\/\/www.runoob.com\/scala\/scala-tutorial.html \"Scala 教程\")\n  - [Go 教程](http:\/\/www.runoob.com\/go\/go-tutorial.html \"Go 教程\")\n  - [PHP 教程](http:\/\/www.runoob.com\/php\/php-tutorial.html \"PHP 教程\")\n  - [数据结构与算法](http:\/\/www.runoob.com\/data-structures\/data-structures-tutorial.html \"数据结构与算法\")\n  - [Django 教程](http:\/\/www.runoob.com\/django\/django-tutorial.html \"Django 教程\")\n  - [FastAPI 教程](http:\/\/www.runoob.com\/fastapi\/fastapi-tutorial.html \"FastAPI 教程\")\n  - [Flask 教程](http:\/\/www.runoob.com\/flask\/flask-tutorial.html \"Flask 教程\")\n  - [Pillow 教程](http:\/\/www.runoob.com\/pillow\/pillow-tutorial.html \"Pillow 教程\")\n  - [Zookeeper 教程](http:\/\/www.runoob.com\/w3cnote\/zookeeper-tutorial.html \"Zookeeper 教程\")\n  - [设计模式](http:\/\/www.runoob.com\/design-pattern\/design-pattern-tutorial.html \"设计模式\")\n  - [Python 设计模式](http:\/\/www.runoob.com\/python-design-pattern\/python-design-pattern-tutorial.html \"Python 设计模式\")\n  - [正则表达式](http:\/\/www.runoob.com\/regexp\/regexp-tutorial.html \"正则表达式\")\n  - [Maven 教程](http:\/\/www.runoob.com\/maven\/maven-tutorial.html \"Maven 教程\")\n  - [CMake 教程](http:\/\/www.runoob.com\/cmake\/cmake-tutorial.html \"CMake 教程\")\n  - [Verilog 教程](http:\/\/www.runoob.com\/w3cnote\/verilog-tutorial.html \"Verilog 教程\")\n  - [ASP 教程](http:\/\/www.runoob.com\/asp\/asp-tutorial.html \"ASP 教程\")\n  - [AppML 教程](http:\/\/www.runoob.com\/appml\/appml-tutorial.html \"AppML 教程\")\n  - [VBScript 教程](http:\/\/www.runoob.com\/vbscript\/vbscript-tutorial.html \"VBScript 教程\")\n- [数据库]()\n  - [SQL 教程](http:\/\/www.runoob.com\/sql\/sql-tutorial.html \"SQL 教程\")\n  - [MySQL 教程](http:\/\/www.runoob.com\/mysql\/mysql-tutorial.html \"MySQL 教程\")\n  - [PostgreSQL 教程](http:\/\/www.runoob.com\/postgresql\/postgresql-tutorial.html \"PostgreSQL 教程\")\n  - [SQLite 教程](http:\/\/www.runoob.com\/sqlite\/sqlite-tutorial.html \"SQLite 教程\")\n  - [MongoDB 教程](http:\/\/www.runoob.com\/mongodb\/mongodb-tutorial.html \"MongoDB 教程\")\n  - [Redis 教程](http:\/\/www.runoob.com\/redis\/redis-tutorial.html \"Redis 教程\")\n  - [Memcached 教程](http:\/\/www.runoob.com\/Memcached\/Memcached-tutorial.html \"Memcached 教程\")\n- [AI & 数据分析]()\n  - [Python 教程](http:\/\/www.runoob.com\/python3\/python3-tutorial.html \"Python 教程\")\n  - [NumPy 教程](http:\/\/www.runoob.com\/numpy\/numpy-tutorial.html \"NumPy 教程\")\n  - [Pandas 教程](http:\/\/www.runoob.com\/pandas\/pandas-tutorial.html \"Pandas 教程\")\n  - [Matplotlib 教程](http:\/\/www.runoob.com\/matplotlib\/matplotlib-tutorial.html \"Matplotlib 教程\")\n  - [Scipy 教程](http:\/\/www.runoob.com\/scipy\/scipy-tutorial.html \"Scipy 教程\")\n  - [Pytorch 教程](http:\/\/www.runoob.com\/pytorch\/pytorch-tutorial.html \"Pytorch 教程\")\n  - [TensorFlow 教程](http:\/\/www.runoob.com\/tensorflow\/tensorflow-tutorial.html \"TensorFlow 教程\")\n  - [Ollama 教程](http:\/\/www.runoob.com\/ollama\/ollama-tutorial.html \"Ollama 教程\")\n  - [机器 教程](http:\/\/www.runoob.com\/ml\/ml-tutorial.html \"机器 教程\")\n  - [Jupyter Notebook 教程](http:\/\/www.runoob.com\/jupyter-notebook\/jupyter-notebook-tutorial.html \"Jupyter Notebook 教程\")\n  - [AI Agent(智能体)](http:\/\/www.runoob.com\/ai-agent\/ai-agent-tutorial.html \"AI Agent(智能体)\")\n  - [Claude Code](http:\/\/www.runoob.com\/claude-code\/claude-code-tutorial.html \"Claude Code\")\n  - [OpenCode](http:\/\/www.runoob.com\/opencode\/opencode-tutorial.html \"OpenCode\")\n  - [Codex 教程](http:\/\/www.runoob.com\/codex\/codex-tutorial.html \"Codex 教程\")\n  - [scikit-learn 教程](http:\/\/www.runoob.com\/sklearn\/sklearn-tutorial.html \"scikit-learn 教程\")\n  - [R 教程](http:\/\/www.runoob.com\/r\/r-tutorial.html \"R 教程\")\n  - [OpenCV 教程](http:\/\/www.runoob.com\/opencv\/opencv-tutorial.html \"OpenCV 教程\")\n  - [NLP 教程](http:\/\/www.runoob.com\/nlp\/nlp-tutorial.html \"NLP 教程\")\n  - [Selenium 教程](http:\/\/www.runoob.com\/selenium\/selenium-tutorial.html \"Selenium 教程\")\n  - [Julia 教程](http:\/\/www.runoob.com\/julia\/julia-tutorial.html \"Julia 教程\")\n  - [量化交易](http:\/\/www.runoob.com\/qt\/qt-tutorial.html \"量化交易\")\n  - [Dash 教程](http:\/\/www.runoob.com\/dash\/dash-tutorial.html \"Dash 教程\")\n- [移动端]()\n  - [Android 教程](http:\/\/www.runoob.com\/w3cnote\/android-tutorial-intro.html \"Android 教程\")\n  - [Swift 教程](http:\/\/www.runoob.com\/swift\/swift-tutorial.html \"Swift 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**[NumPy](https:\/\/www.runoob.com\/numpy\/numpy-tutorial.html)\/[Pandas](https:\/\/www.runoob.com\/pandas\/pandas-tutorial.html)**：用于数据预处理。\n- **[Matplotlib](https:\/\/www.runoob.com\/matplotlib\/matplotlib-tutorial.html)\/[Seaborn](https:\/\/www.runoob.com\/matplotlib\/seaborn-tutorial.html)**：用于数据可视化。\n- **[Scikit-learn](https:\/\/www.runoob.com\/sklearn\/sklearn-tutorial.html)**：对比传统机器学习方法。\n***\n## 适合学习 TensorFlow 的人群\n- **AI\/ML 研究者**：需要实现和优化深度学习模型。\n- **数据科学家**：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。\n- **软件工程师**：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。\n- **学生\/爱好者**：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。\n- **硬件\/算法工程师**：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。\n***\n## 相关资料\n- TensorFlow 官网：<https:\/\/www.tensorflow.org\/>\n- TensorFlow 学习：<https:\/\/www.tensorflow.org\/learn?hl=zh-cn>\n- TensorFlow Github：<https:\/\/github.com\/tensorflow>","meta_canonical":null}

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Meta Description	TensorFlow 教程 TensorFlow 是一个数学计算的工具箱，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。 TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。 TensorFlow 名字来源于其核心概念：Tensor（张量）和 Flow（流动），表示数据以张量的形式在计算图中流动。阅读本教程前，您需要了解的知识..
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Boilerpipe Text	TensorFlow 是一个数学计算的工具箱，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。 TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。 TensorFlow 名字来源于其核心概念： Tensor（张量）和 Flow（流动），表示数据以张量的形式在计算图中流动。阅读本教程前，您需要了解的知识：学习本教程需要具备： Python + 基础数学 + 机器学习概念。 (1) 数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。概率与统计：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。微积分：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。 (2) 编程基础 Python ：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。基础算法：如循环、递归、数据结构（列表、字典）。 (3) 机器学习基础了解监督学习、无监督学习的基本概念（如分类、回归、聚类）。熟悉经典算法（如线性回归、神经网络）。理解模型评估方法（如准确率、交叉验证）。 (4) 工具基础（可选但建议） NumPy / Pandas ：用于数据预处理。 Matplotlib / Seaborn ：用于数据可视化。 Scikit-learn ：对比传统机器学习方法。适合学习 TensorFlow 的人群 AI/ML 研究者：需要实现和优化深度学习模型。数据科学家：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。软件工程师：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。学生/爱好者：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。硬件/算法工程师：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。相关资料 TensorFlow 官网： https://www.tensorflow.org/ TensorFlow 学习： https://www.tensorflow.org/learn?hl=zh-cn TensorFlow Github： https://github.com/tensorflow
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线性代数：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。 - 概率与统计：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。 - 微积分：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。 #### (2) 编程基础 - Python：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。 - 基础算法：如循环、递归、数据结构（列表、字典）。 #### (3) 机器学习基础 - 了解监督学习、无监督学习的基本概念（如分类、回归、聚类）。 - 熟悉经典算法（如线性回归、神经网络）。 - 理解模型评估方法（如准确率、交叉验证）。 #### (4) 工具基础（可选但建议） - [NumPy](https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html)/[Pandas](https://www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html)：用于数据预处理。 - [Matplotlib](https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html)/[Seaborn](https://www.runoob.com/matplotlib/seaborn-tutorial.html)：用于数据可视化。 - [Scikit-learn](https://www.runoob.com/sklearn/sklearn-tutorial.html)：对比传统机器学习方法。 * ## 适合学习 TensorFlow 的人群 - AI/ML 研究者：需要实现和优化深度学习模型。 - 数据科学家：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。 - 软件工程师：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。 - 学生/爱好者：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。 - 硬件/算法工程师：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。 * ## 相关资料 - TensorFlow 官网：<https://www.tensorflow.org/> - TensorFlow 学习：<https://www.tensorflow.org/learn?hl=zh-cn> - TensorFlow Github：<https://github.com/tensorflow> AI 思考中... [TensorFlow 简介](http://www.runoob.com/tensorflow/tensorflow-intro.html) ### 点我分享笔记 [分类导航]() - [HTML / CSS]() - [HTML 教程](http://www.runoob.com/html/html-tutorial.html "HTML 教程") - [HTML5 教程](http://www.runoob.com/html/html5-intro.html "HTML5 教程") - [CSS 教程](http://www.runoob.com/css/css-tutorial.html "CSS 教程") - [CSS3 教程](http://www.runoob.com/css3/css3-tutorial.html "CSS3 教程") - [Tailwind CSS 教程](http://www.runoob.com/tailwindcss/tailwindcss-tutorial.html "Tailwind CSS 教程") - [Bootstrap4 教程](http://www.runoob.com/bootstrap4/bootstrap4-tutorial.html "Bootstrap4 教程") - [Bootstrap5 教程](http://www.runoob.com/bootstrap5/bootstrap5-tutorial.html "Bootstrap5 教程") - [Font Awesome 教程](http://www.runoob.com/font-awesome/fontawesome-tutorial.html "Font Awesome 教程") - [Foundation 教程](http://www.runoob.com/foundation/foundation-tutorial.html "Foundation 教程") - [JavaScript]() - [JavaScript 教程](http://www.runoob.com/js/js-tutorial.html "JavaScript 教程") - [HTML DOM 教程](http://www.runoob.com/htmldom/htmldom-tutorial.html "HTML DOM 教程") - 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Readable Markdown	![](https://www.runoob.com/wp-content/uploads/2025/06/TensorFlow_logo.svg.png) TensorFlow 是一个数学计算的工具箱，专门为机器学习任务而设计，让开发者能够轻松地构建从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。 TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习和深度学习模型。 TensorFlow 名字来源于其核心概念：Tensor（张量）和 Flow（流动），表示数据以张量的形式在计算图中流动。 * ## 阅读本教程前，您需要了解的知识：学习本教程需要具备：[Python](https://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html) + 基础数学 + [机器学习](https://www.runoob.com/ml/ml-tutorial.html)概念。 #### (1) 数学基础 - 线性代数：矩阵运算、向量空间（如张量操作）。 - 概率与统计：概率分布、贝叶斯定理（理解损失函数、评估指标）。 - 微积分：梯度、导数（理解反向传播和优化算法）。 #### (2) 编程基础 - Python：TensorFlow 主要使用 Python 接口，需熟悉语法、函数、面向对象编程。 - 基础算法：如循环、递归、数据结构（列表、字典）。 #### (3) 机器学习基础 - 了解监督学习、无监督学习的基本概念（如分类、回归、聚类）。 - 熟悉经典算法（如线性回归、神经网络）。 - 理解模型评估方法（如准确率、交叉验证）。 #### (4) 工具基础（可选但建议） - [NumPy](https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html)/[Pandas](https://www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html)：用于数据预处理。 - [Matplotlib](https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html)/[Seaborn](https://www.runoob.com/matplotlib/seaborn-tutorial.html)：用于数据可视化。 - [Scikit-learn](https://www.runoob.com/sklearn/sklearn-tutorial.html)：对比传统机器学习方法。 * ## 适合学习 TensorFlow 的人群 - AI/ML 研究者：需要实现和优化深度学习模型。 - 数据科学家：希望用深度学习处理复杂数据（如图像、文本、语音等）。 - 软件工程师：想将 AI 模型部署到生产环境（如移动端、云端）。 - 学生/爱好者：对 AI 感兴趣，希望掌握前沿技术。 - 硬件/算法工程师：涉及 AI 加速、模型优化或自定义算子开发。 *** ## 相关资料 - TensorFlow 官网：<https://www.tensorflow.org/> - TensorFlow 学习：<https://www.tensorflow.org/learn?hl=zh-cn> - TensorFlow Github：<https://github.com/tensorflow>
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