DeepLearning_VirtualReality_BigData_Project:分析Tensorflow等深度学习源代码 Big source code
关于深度学习的深度学习 要从现有模型开发新模型,重要的是要了解代码的逻辑和语义流。 在这个项目中; 我们决定使用深度学习技术来设计一个模型,该模型能够从两个角度分析给定的代码及其行为。 第一个是静态调用图,它表示如何在源代码的每个阶段完成深度学习。 它是带有入口点和出口点的源代码的一般化。 此处显示了从入口点到出口点的所有路径组合。 与第二个即动态调用图相反,它将显示从入口点和出口点开始的一条路径。 该路径由用户给定的输入程序决定。 静态和动态调用图以它们自己的方式最好,因为它们可以为应用程序用户增加价值。 此外,对于任何组织来说,适应一个可以快速培训开源项目人员的系统将是很有趣的。 事实证明,虚拟现实世界和调用图扫描的结合对于用户的理解是最好的。 用户应该拥有一个应用程序,可以在其中观察虚拟现实世界中任何开源项目的这些调用图。 借助其手部动作(可能是轻扫动作),该应用程序会将给定用户程
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DeepLearning_VirtualReality_BigData_Project:分析Tensorflow等深度学习源代码-Big source code
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