TensorFlow.js 是一个基于 JavaScript 的机器学习库，用于在浏览器和 Node.js 环境中进行机器学习开发。它提供了一套完整的工具和API，使开发者能够使用 JavaScript 构建、训练和部署机器学习模型。
下面是 TensorFlow.js 的一些关键特点和功能：
端到端的机器学习：TensorFlow.js 允许你在前端（浏览器）或后端（Node.js）进行完整的机器学习流程，包括数据准备、模型构建、训练和推断。
跨平台支持：TensorFlow.js 支持多种硬件平台，包括浏览器、移动设备和服务器等。这意味着你可以使用相同的代码在不同环境中运行模型。
深度学习支持：TensorFlow.js 提供了一系列高级深度学习 API，如图像分类、目标检测、语义分割等。你可以使用预训练模型或自定义模型来执行各种任务。
模型转换与迁移：TensorFlow.js 提供了工具来将 Python 中训练好的 TensorFlow 模型转换为可在 JavaScript 中加载和运行的格式。这使得迁移现有模型到前端变得更加简单。
可视化工具：TensorFlow.js 提供了可视化工具，帮助你理解和调试模型。你可以使用 TensorBoard.js 监视训练过程、查看网络结构和分析模型性能。
部署和推断：TensorFlow.js 允许将训练好的模型部署到前端或后端进行推断。这使得在浏览器中实现实时的机器学习应用成为可能。
总之，TensorFlow.js 是一个强大的机器学习库，通过使用 JavaScript 和 WebGL 技术，使开发者能够在浏览器中构建高性能、交互式的机器学习应用，并将模型部署到多种平台上。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
