一、高级感ID特殊符号简短
1、এ᭄二姐ꦿ⁵²⁰এ
2、じ☆ve乖乖哒(>_
3、
4、¿
5、软萌少女范3
6、℡月亮不及你美.ヤ
7、1＾习惯一个人
8、血丶妖精の。
9、邂逅丶细节剧透师′#
10、ざ冻结の→爱
11、惊世骇俗。
12、
13、小✯无赖ღ
14、1Οo锋芒毕露оΟ
15、
16、OpenImage：9M，标有6000个类别的创意共享授权图片
17、
18、¿
19、℡姐の男人不许碰✘
20、♛
二、高级特殊符号昵称
1、南汐寒笙❤
2、1梦寐已求ら
3、离心痛η°
4、浓浓の男人味
5、1可爱值爆表*^﹏^
6、ノunique丶爱ャ余生。
7、1卧龙乄容颜
8、{娇纵小可爱}^3^
9、
10、_¨秀逗。
11、1▍若即若离的温柔の
12、★_____谢幕
13、10﹏不知、所措﹋
14、1从门缝里看爱▓
15、out
16、残留de烟草味※
17、♚
18、╭ァ坏の蛋。
19、寵嬡﹃玍乄筷★勒~も
20、1不舍晴天
三、高级特殊符号昵称可复制
1、◆ゞ。箜絔╰つ
2、
3、心癌晚期@
4、YouTube边界框数据集示例：以每秒1帧采样的视频片段，边界框成功识别感兴趣的目标
5、10゛安于现状 ˉOrch
6、๓情话微甜
7、☫
8、∮傲娇公主.
9、⚡️❄️☀️
10、Listen-Attend-Spell端到端语音识别模型组成部分
11、バ幸福De右岸ヤ
12、①嗰亽の丗堺
13、音符符号
14、
15、✐﹌℘ℳ₨、陪你一生๓
16、❉
17、昵称：
18、౪
19、❦❧❀✿
20、々夛遹々
四、特殊符号 id
1、(05)、余音♥
2、ざ^梦境乀旅行家
3、零负荷的放任
4、ぺあ殇灬鈊誶つζ
5、心动`好奇⌒づ
6、机器学习和安全和隐私的交互仍然是我们的研究重点。我们在论文中展示了机器学习技术提供不同的隐私保护，该论文获得了ICLR2017最佳论文奖。我们还继续研究了对抗性示例的性特性其中包括现实世界中的对抗性示例，以及如何在训练过程中大规模利用对抗性示例，使模型更加强大。
7、除了TensorFlow，我们还在浏览器中发布了deeplearn.js，一个开源的硬件加速深度学习API应用(无需任何下载或安装)。deeplearn.js主页有许多很好的例子，其中包括可以使用网络摄像头进行训练的计算机视觉模型“教育机器”，以及基于神经网络的实时钢琴演奏和演奏示例“演奏RNN”。2018年，我们将尝试将TensorFlow模型直接部署到deeplearn.js环境中。
8、f̷e̷e̷l̷
9、丶优酸乳
10、‖墨染锦年°
11、ノunique丶爱ャ余生
12、我们继续开发新的机器学习算法和方法，包括胶囊(在执行视觉任务时明确将寻找激活特征中的一致性作为评估不同噪声假设的依据)，sparsely-gatedmixturesofexperts(能够实现仍具有计算效率的大型模型)，超网络(hypernetworks，使用一个模型的权重来生成另一个模型的权重)，新型的多模式模型(在同一个模型中进行音频、视觉和文本输入多任务学习)，基于注意的机制(代替卷积和循环模型)，符号和非符号学习优化方法(通过离散变量向反向传播的技术)，以及一些新的强化学习算法改进。
13、ゞ、榊颩佲。
14、﹌°追风★樵客彡
15、
16、扬帆远航╭(╯ε╰)╮
17、ල᭄清欢ꦿ᭄࿐
18、清风乄入梦
19、11月，TensorFlow纪念开放源代码项目两周年。TensorFlow是GitHub上的第一个机器学习平台，也是GitHub上的五大软件库之被许多公司和组织所使用，GitHub上与TensorFlow相关的软件库超过24,500个。现在，许多研究论文的研究成果都与开放源码的TensorFlow实现一起出版，使得社区能够更轻松地理解确切的使用方法，并重现或扩展自己的工作。
20、╭宁缺☆勿滥ゞ
五、高级感id带符号
1、1钻石的心心i
2、1ε祈祈猫儿з
3、ε-巫女有只猫つな
4、最新版的符号网名大全
5、⌘
6、6 . 无言＆de＆爱
7、1ღº天下◌ོ◌ꦿ࿐
8、灭零。0
9、拍拿ぐ放肆微笑℃
10、☣
11、◣♀尛掱栤凉♂◥
12、8 . 浮浅Superficial°
13、特征可视化
14、❀
15、りk1ra。
16、1单剑↘走天涯
17、痴情少年丶Toile
18、1放肆de微笑
19、1浅唱べ离别曲√
20、{娇纵小可爱袭耐搭}^3^
六、高级感ID特殊符号简短
1、∠冷眸ぴ
2、放肆de微笑。
3、冰(ಥ_ಥ)炎
4、小爷我灬很狂°
5、✎ℳ๓恋过往
6、大约五年前，我们认识到深度学习会大大改变我们所需要的硬件种类。深度学习计算的计算量非常大，但它们有两个特殊的性质：它们主要由密集的线性代数运算(矩阵倍数、向量运算等)组成，它们对精度的降低容忍度很大。因此，我们可以利用这两个属性来构建能够非常有效地运行神经网络计算的专用硬件。我们为Google的平台团队提供了设计输入，由他们设计并生产了我们的第一代TensorProcessingUnit(TPU)：一种旨在加速深度学习模型推理的单芯片ASIC(推理是使用已经过训练的神经网络，与训练不同)。我们的数据中心使用这款第一代TPU已经三年了，并且已经被用于Google的每个搜索查询、Google翻译，Google相册中的图片，AlphaGo与李世石和柯洁的对战，以及其他许多研究和产品。六月份，我们在ISCA2017上发表了一篇论文，表明这款第一代TPU比现代GPU或CPU同类产品快15倍-30倍，性能/功耗约提高30倍-80倍。
7、✾花 枯彡
8、MNIST、CIFAR-ImageNet、SVHN和WMT这样的开放数据集，极大地推动了机器学习领域的发展。作为一个整体，我们的团队和GoogleResearch在过去一年左右一直积极地为开放式机器学习研究开放有趣的新数据集，提供更多的大型标记数据集，包括：
9、ঞ万ོ念ོོ因ོོ你ོꦿ࿐₅₂ₒ
10、__甄瞬璎ル、①样
11、尕儚︶￣