在java虚拟机规范中，虚拟机栈和本地方法栈都会出现StackOverflowError和OutofMemoryError，程序计数器是java虚拟机中唯一一块不会产生error的内存区域，StackOverflowError代表的是，当栈深度超过虚拟机分配给线程的栈大小时就会出现此error，OutofMemoryError代表的是，当再申请新的内存时，虚拟机分配给线程的内存大小中无法再分配新

linux命令格式：命令 -选项 参数eg：ls -la /usr-l:long-a:all(包括隐藏文件)-t:time内部切换命令：cd：切换目录 change directorypwd：显示当前工作目录 print working directoryhelp:帮助外部命令：ls：显示文件和目录列表 listmkdir：...

tf.feature_column.embedding_column()函数将sparse/categrical特征转化为dense 向量。shared_embedding_columns跟embedding_column，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。

1.怎么用2.例子

1.作用：两个张量相除。tf.math.divide(x, y, name=None)或者tf.math.div(x, y, name=None)输入：x：张量，分子，y：张量，分母，x和y要类型相同。输出：张量，类型是float，形状同输入，dim也随输入。例子：import tensorflow as tfa = tf.constant(6.0)b = tf.constant(3)c = tf

问题：tensor详细数值不能直接print打印，print输出的是tensor的类型、shape、和数据类型。import tensorflow as tfa = tf.constant(51)print a输出：Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)原因：print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助 tf.Sessio

1.作用：逐元素相乘tf.math.multiply(x, y, name=None)输入：x:一个tensor，类型得是bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128.y:跟x同类型。输出：逐个元素相乘后的结果。import tensorflow a

tensor广播(boardcast)：为了凑够元素个数，便于后续计算，这里将元素进行复制，达到某一个维度，称之为广播.1.作用：两个张量相加tf.math.add(x, y, name=None)输入：x是一个张量，其类型需得是：bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64, complex64, compl

1.tensor的维度理解通过tf.rank()函数可以查看tensor的维度。先看一个例子：import tensorflow as tfa = tf.constant(6) #常量-dim=0b = tf.constant([3, 3]) #数组-dim=1c = tf.constant([[6, 3]]) #矩阵-dim=2d = tf.constant([[[2, 2]]]) #矩阵-di

tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket()函数的用法，参数的意义，不同hash_buckets_size产生的影响。该方法的缺点：会出现哈希冲突问题。