干货文章合集第三篇：和T还没看过

以下是小编整理的第三篇有用资料：帮助你快速入门.js。

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在本教程中，我们将向您展示一个基本的“Hello World”示例来开始我们的新旅程。

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我们提出了一种新颖的 tSNE 方法，该方法严重依赖现代图形硬件。

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本教程首先解释 .js 的基本构建块及其操作。 然后我们描述如何创建一些复杂的模型。

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在本文中，我们将利用 .js、D3.js 和 Web 的强大功能来可视化训练模型以预测棒球数据中的球（蓝色区域）和好球（橙色区域）的过程。

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我们将创建一个简单的工具来识别图纸并输出当前图纸的名称。 该应用程序将直接在浏览器上运行，无需任何安装。 我们将使用 Colab 训练模型并使用 .js 将其部署在浏览器上。

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这是一个机器学习模型，可以在浏览器中进行实时人体姿势判断。 请访问此处尝试在线演示。

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宣布推出一种先进的姿势预测模型，可以从图像数据中提取非常准确的姿势数据（即使图像模糊、低分辨率或只有黑白）。 本文详细描述了这个实验。

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本文介绍了底层技术以及如何使用.js来构建这个系统。

学起来并不容易，但要坚持并珍惜！