1.tfԴ?源码???ʲô??˼
2.VSTS软件开发指南目录
3.TensorFlow 源码大坑(2) Session
4.序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一
5.移山之道：VSTS软件开发指南（第2版）目录
6.极简入门TensorFlow C++源码

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       TF上架操作流程以及安装教程

       在年以前，iOS开发者主要接触的什意思签名方式为企业签名和超级签名。然而，源码随着企业签名频繁掉签和超级签名政策出现的什意思问题，TF上架这种内测渠道开始受到iOS用户的源码关注，带来了不错的什意思源码的符号效益。

       TF上架类似于上架到App Store，源码但针对的什意思是iOS应用在正式发布前的Beta版本内测。与App Store的源码流程不同的是，TF上架需要通过苹果审核，什意思具有较为宽松的源码审核政策。对于iOS开发者而言，什意思这是源码基本的职业技能，但对APP运营商来说，什意思涉及到源代码修改和做技术规避则力不从心。源码因此，专业的事应由专业的人去做，iOS用户只需提供ipa包，最快分钟即可完成上架，同时解决售后及应用更新问题，为应用提供保障。

       TF上架是否会出现掉签？TF签名属于苹果官方认可的内测渠道，掉签的可能性较低。但若应用存在违规敏感内容被举报，仍有可能遭遇下架。因此，确保内容审核及用户维护，尽量避免此类情况至关重要。值得注意的是，即便出现掉签，已安装应用的用户仍可正常运行，只需重新上架即可，不会影响所有用户。gnome源码

       如何安装TF上架的应用？成功上架后，会生成一个应用下载链接。需先在手机上安装好TestFlight应用商店，通过链接下载并点击测试即可完成安装。TestFlight应用商店提供的链接不受社交APP限制，提高可信度与用户体验，同时应用更新信息通过苹果官方渠道推送，更加便捷。

       TF上架的优势有三：

       1、稳定性更强：采用苹果官方认可的分发模式，相较于其他签名方式更稳定。提供专业团队服务，确保应用质量，方便分发。

       2、无需信任直接安装：使用苹果官方链接地址，用户安装更加放心。下载无需点击信任证书，简化操作流程。应用更新信息直接通过官方渠道推送，提高效率。

       3、零风险限制少：分发链接不担心屏蔽风险，且无设备限制，任意苹果设备皆可下载。避免企业签名频繁掉签问题，提供高性价比的签名体验。

       TF上架的最大好处在于，用户下载后，除非自行卸载，否则应用不会掉签。即使删除下载链接，gazelle源码用户仍可继续使用，有效避免了其他签名方式可能带来的风险。

VSTS软件开发指南目录

       引子第一篇 VSTS介绍

       第1章 VSTS概述

       1.1 VSTS简介

       1.2 VSTS快速演示

       1.3 实战演习

       1.4 河曲数码的项目经理

       1.5 本章讨论

       第2章 白话MSF方法论

       2.1 果冻的预习

       2.2 MSF基本原则

       2.3 MSF团队模型

       2.4 MSF过程模型

       2.5 MSF敏捷开发模式

       2.6 MSFCMMI开发模式

       2.7 本章讨论

       第3章 MSF敏捷模式的工作流程

       3.1 开门件事

       3.2 项目管理流程

       3.3 回顾

       3.4 本章讨论

       第4章 工作项

       4.1 什么是工作项

       4.2 工作项的字段

       4.3 MSF敏捷方法论中的工作项

       4.4 本章讨论

       第5章 源代码控制

       5.1 TF源码控制系统基本场景

       5.2 分支，合并

       5.3 标签

       5.4 上架，下架

       5.5 实战指南

       5.6 TFS和VSS

       5.7 本章讨论

       第6章 构建工具

       6.1 TF构建的基本概念

       6.2 TBF架构

       6.3 拓扑结构和安全性

       6.4 构建基本流程

       6.5 每日构建

       6.6 本章讨论

       第7章 软件测试和VSTS测试工具

       7.1 基本名词解释及分类

       7.2 单元测试

       7.3 代码覆盖率测试

       7.4 构建验证测试

       7.5 验收测试

       7.6 “探索式”的测试

       7.7 回归测试

       7.8 场景/集成/系统测试

       7.9 伙伴测试

       7. 效能测试

       7. 压力测试

       7. 内部/外部公开测试

       7. 易用性测试

       7. “小强”大扫荡

       7. 讨论

       第8章 Office集成功能、报表、门户网站，以及其他

       8.1 与Excel的集成

       8.2 与Project的集成

       8.3 报表分析

       8.4 项目门户网站

       8.5 从网页访问VSTS

       8.6 使用TFSOM

       8.7 本章讨论

       第二篇 基本技术

       第9章 提高个人技术

       9.1 从HelloWorld开始

       9.2 移山开发方法——比敏捷更精简

       9.3 建立最简单的项目，WC

       9.4 VSTS效能分析工具

       9.5 本章讨论

       第章 代码规范与代码复审

       .1 代码风格规范

       .2 代码设计规范

       .3 代码复审

       .4 本章讨论

       第章 两人合作

       .1 团队合作从两个人开始

       .2 对工作的估计

       .3 WBS和时间的分配

       .4 单元测试

       .5 好的单元测试的标准

       .6 结对编程

       .7 两人合作的不同阶段(舞蹈版)

       .8 两人的合作——如何影响对方

       .9 黄金点——两人合作的项目

       . 思考

       . 进一步的作业

       . 本章讨论

       第三篇 实例分析

       第章 构想阶段

       .1 项目的起因

       .2 收集意见

       .3 团队构成

       .4 领导小组——阿超的软件开发观点和管理理念

       .5 团队讨论

       .6 不对称的主楼

       .7 用户需求分析

       .8 决定项目的远景

       .9 团队合作要经历的阶段

       . 本章讨论

       第章 计划阶段

       .1 委群材，会群工

       .2 项目计划

       .3 创建TFS项目及设置

       .4 软件项目的估计

       .5 项目计划

       .6 项目管理到底管啥

       .7 移山故事：功能本天成，妙手偶得之

       .8 测试计划

       .9 本章讨论

       第章 开发阶段

       .1 典型用户

       .2 从典型用户到场景

       .3 场景到任务

       .4 从任务到代码

       .5 别人在干啥

       .6 开发阶段的日常管理

       .7 代码完成

       .8 讨论

       第章 稳定阶段

       .1 似是而非的测试观念

       .2 测试的文档

       .3 测试设计说明书(TDS)

       .4 测试用例

       .5 错误报告

       .6 测试修复，关闭缺陷报告

       .7 测试报告

       .8 运用测试工具

       .9 萝卜白菜，各有所爱

       . 会诊

       . 向ZBB进军

       . 本章讨论

       第章 发布阶段和之后

       .1 Alpha和Beta发布

       .2 执行发布计划

       .3 设计变更(DCR)

       .4 重写或者是重构

       .5 砍掉功能

       .6 螺旋式的上升

       第章 结束语

       .1 事后诸葛亮会议(Postmortem)

       .2 大家的个人总结

       附录A 参考资源

       附录B 代码规范

       附录C 测试计划

       附录D 软件工程相关站点

       附录E 事后诸葛亮会议模板

       附录F VSTS新功能介绍

       英文索引

       中文索引

扩展资料

       这是一本介绍软件开发方法(MSF)和工具(VSTS)的书。《移山之道：VSTS软件开发指南》的内容包括：程序设计的基本原则；如何在工具的帮助下进行软件开发：如何与人合作：如何管理软件工程及微软的解决方案和方法论。

TensorFlow 源码大坑(2) Session

       深入探讨TensorFlow源码中的Session机制，揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手，解析其调用栈，解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法，通过初始化调用栈，实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制，揭示了底层实现细节。对比之下，DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图，为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。

       深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈，揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法，每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作，jacorb 源码确保计算图能够正确运行，这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。

       同时，C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角，展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现，可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。

       DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程，可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性，以及如何通过Executor优化计算流程。

       总之，深入研究TensorFlow源码中的Session机制，不仅能够揭示其复杂性，还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略，是理解TensorFlow内核机制的关键。

序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一

       GRU4Rec源码(TF版本)：github.com/Songweiping/...

       Transformer源码：github.com/kang/SASR...

       序列化推荐领域中，GRU4Rec成功地将循环神经网络(NLP和时序预测常用)应用至推荐领域，此模型取得了良好效果。紧随其后的是"SASR"，基于注意力机制的自适应序列推荐模型，实验表明其性能超越了GRU4Rec。

       两篇论文的作者均在源码公开阶段，为研究者提供参考。我们深入剖析源码，后续系列文章将比较GRU4Rec与SASR的差异、联系与优缺点。

       GRU4Rec模型结构简洁，采用门限循环神经网络，Embedding层处理item_id的newstart 源码one_hot编码，降低维度，便于优化。

       并行化训练数据集优化了模型训练速度，构建了training_batch，便于使用GPU加速矩阵运算。

       负采样技术提高了训练频率，利用同一时刻不同session中的item作为负样本。

       模型设计了贝叶斯排序和TOP1等pairwise方法计算排序损失，认为pairwise结果优于pointwise。

       实验数据集包括RSC和私有VIDEO集，结果表明GRU4Rec模型性能优秀，测试集评价指标包括召回率(recall)和倒序排名得分(mrr)。

       深入分析模型的Tensorflow版本代码，主要从main.py和model.py文件开始，重点解析模型定义、损失函数、GRU4Rec核心代码、数据集初始化、模型训练与预测以及评估函数。

       GRU4Rec的代码分析暂告一段落，后续将详细梳理SASR代码，目标是通过三篇文章全面探讨两个模型的细节。感谢关注。

移山之道：VSTS软件开发指南（第2版）目录

       移山之道：VSTS软件开发指南（第2版）目录

       1. 引子

       本部分简要介绍了VSTS软件开发的全貌，从VSTS的基本概念到其在实际项目中的应用。

       2. VSTS介绍

       2.1 vsts概述: 介绍了VSTS的基础知识，包括其功能和主要特点。

       2.2 快速演示: 通过实际操作演示VSTS的使用流程，让读者快速上手。

       2.3 实战演习: 提供了实际项目案例，让读者在实战中理解和掌握VSTS。

       2.4 项目经理视角: 从河曲数码项目经理的视角，解读VSTS在项目管理中的应用。

       2.5 本章讨论: 对本章内容进行了总结和反思，引导读者深入思考。

       3. msf方法论

       3.1 开门件事: 明确了MSF方法论的初始步骤。

       3.2 项目管理流程: 详细阐述了MSF在项目管理中的关键流程。

       3.3 回顾: 对前一阶段的总结与反思，为后续步骤提供借鉴。

       4. 工作项管理

       4.1 工作项定义: 解释了工作项在项目管理中的重要性。

       5. 源代码控制

       5.1 TF源码控制: 着重讲解了基本操作和实际应用场景。

       6. 构建工具

       6.1 TF构建流程: 描述了构建工具在VSTS中的角色和使用方法。

       7. 软件测试与工具

       7.1 测试术语和分类: 帮助读者理解测试在项目中的角色。

       8. 附加功能

       8.1 Office集成: 展示了VSTS与其他办公工具的集成应用。

       ……

       附录部分提供了深入学习和实践的资源，包括代码规范、测试计划等。

极简入门TensorFlow C++源码

       前一段时间，我专注在框架开发上，并偶尔协助业务同学优化使用TensorFlow的代码。在观看dmlc/relay、nnvm的代码时，我发现了它们的有趣之处。我也对TensorFlow的Graph IR、PaddlePaddle的Graph IR产生了兴趣，上周五在阅读代码时，无意间听到了一个数据竞赛群讨论框架的底层实现。几位算法大佬提到了看底层源码可能较为繁琐，因为这类代码通常相对容易理解。在与群内伙伴的交流后，我萌生了撰写一篇关于如何阅读TensorFlow或其他框架底层源码的文章。

       选择合适版本的bazel，对于阅读TensorFlow源码至关重要。应使用版本为0..0的bazel来拉取TF2.0代码，因为太高的版本或太低的版本可能影响阅读体验。在安装了合适的bazel版本后，使用clion上的bazel插件进行导入，然后配置编译，导入项目，等待clion编译整个项目。完成编译后，就能愉快地阅读代码，甚至于protobuf生成的文件也能轻松跳转。

       使用c++编译模型是TensorFlow的另一面。尝试使用c++编写模型代码，可以深入理解TensorFlow的底层机制。主要函数包括CreateGraphDef、ConcurrentSteps、ConcurrentSessions等。通过这些函数，可以构建计算图，定义节点、常量变量、操作符等。这为理解TensorFlow的逻辑提供了直观的视角。

       深入分析代码后，可以了解到TensorFlow的GraphDef机制、Square类的实现、注册到特定op的过程、functor的使用以及最终的实现逻辑。这有助于理解TensorFlow的核心原理，并在阅读源码时进行更深入的思考。

       除了阅读源码，还可以通过编写测试用例来增强理解。TensorFlow提供了丰富的测试用例，如在client_session_test.cc中运行测试程序，可以验证代码的正确性。这不仅有助于理解代码，还能提高对TensorFlow框架的掌握程度。

       阅读源码只是理解TensorFlow原理的开始，深入行业论文和请教行业专家是进一步深入学习的关键。网络上关于机器学习系统的资料丰富多样，但缺少系统性的课程。希望官方能够分享更多框架的干货，并期待在学习过程中总结和分享更多资源。阅读源码虽然复杂，但其背后蕴含的原理和逻辑十分有趣。

tf代表什么意思

       TF代表TensorFlow。

       TensorFlow是一个开源的深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习和人工智能应用中。以下是关于TensorFlow的详细解释：

一、TensorFlow的基本含义

       TensorFlow是一个由Google开发的开源软件库，主要用于构建和训练机器学习模型。其中的“Tensor”意为张量，表示数据的一种表现形式；“Flow”意为流程，表示计算的过程。TensorFlow支持分布式计算，能够在不同的硬件上流畅运行，包括CPU、GPU等。

二、TensorFlow的应用领域

       TensorFlow广泛应用于各种人工智能领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。由于其灵活性和可扩展性，研究者可以方便地构建和训练深度学习模型，并进行大规模的数据处理和分析。此外，TensorFlow还支持多种编程语言和接口，使得开发者可以更加便捷地使用。

三、TensorFlow的特点

       TensorFlow具有高度的灵活性和可扩展性。它支持多种深度学习模型，并能够方便地与其他机器学习库集成。此外，TensorFlow还支持动态图计算和即时编译，这使得模型构建和调试更加便捷。另外，由于其开源性质，研究者可以自由地访问和使用其源代码，并根据自己的需求进行定制和优化。

       总的来说，TensorFlow在人工智能领域扮演着重要的角色，为机器学习和深度学习提供了强大的支持。由于其灵活性和可扩展性，它已经成为许多研究者和开发者的首选工具。

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。

       转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。