Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 • 用户友好。Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。 Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户 操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 • 模块化。模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的 一些比较。 2.1 Keras 优先考虑开发人员的经验 • Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且 简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和 可操作的反馈。 • 这使 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户，你的工作效率更高，能够比竞争对手更快 == (None, 32, 32, 3) assert conv.get_input_shape_at(1) == (None, 64, 64, 3) 3.2.7 更多的例子 代码示例仍然是起步的最佳方式，所以这里还有更多的例子。 3.2.7.1 Inception 模型 有关 Inception 结构的更多信息，请参阅 Going Deeper with Convolutions。 from

添加新版 CRD OpenShift Container Platform 4.14 Operator 48 弃用或删除 CRD 版本 2.4.4.7. 依 依赖项最佳 最佳实践 践 在指定依赖项时应该考虑的最佳实践。 依 依赖于 于 API 或 或 Operator 的特定版本范 的特定版本范围 操作员可以随时添加或删除 API ; 始终针对 Operator 所需的任何 API 指定 的所需状态： b. 更新 MemcachedStatus.java 文件中的以下属性，以定义 Memcached CR 的观察状态： 注意 注意 以下示例中显示了一个 Node 状态字段。建议您在实践中使用典型的状态属 性。 ├── Makefile ├── PROJECT ├── pom.xml └── src └── main ├── java │ 最低限制策略；允许已知特权升级 baseline 最低限制策略；防止已知特权升级 第 第 5 章 章 开 开发 发 OPERATOR 317 restricted 最严格的策略；遵循当前的 pod 强化最佳实践 profile 描述 描述 5.9.1.3. 特 特权命名空 命名空间 以下系统命名空间总是设置为 privileged pod 安全准入配置集： default kube-public

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583 16 通用操作系统服务 585 16 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 间。 SequenceMatcher 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同元素 这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这种 启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超过序 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串），possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543 16 通用操作系统服务 545 16.1 os 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 间。 SequenceMatcher 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同 元素这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这 种启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串）， possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 591 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 591 16 通用操作系统服务 593 16.1 os 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同元 138 Chapter 6. 文本处理服务 The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 素这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这 种启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串）， possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 591 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 591 16 通用操作系统服务 593 16.1 os 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同元 138 Chapter 6. 文本处理服务 The Python Library Reference, 发行版本 3.12.7 素这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这 种启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串）， possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 622 16 通用操作系统服务 625 16 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 间。 SequenceMatcher 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同元素 这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这种 启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超过序 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串），possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 581 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 581 16 通用操作系统服务 583 16.1 os 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 间。 SequenceMatcher 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同 元素这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这 种启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超 guido 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串）， possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 615 15.3.4 应用技巧与最佳实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 615 16 通用操作系统服务 617 16.1 os 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 间。 SequenceMatcher 在最坏情况下为平方时间而在一般情况下的行为受到序列中有多少相同元 素这一因素的微妙影响；在最佳情况下则为线性时间。 自动垃圾启发式计算: SequenceMatcher 支持使用启发式计算来自动将特定序列项视为垃圾。这 种启发式计算会统计每个单独项在序列中出现的次数。如果某一项（在第一项之后）的重复次数超 0 请参阅difflib 的命令行接口 获取更详细的示例。 difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6) 返回由最佳“近似”匹配构成的列表。word 为一个指定目标近似匹配的序列（通常为字符串）， possibilities 为一个由用于匹配 word 的序列构成的列表（通常为字符串列表）。 可选参数 n (默认为