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Google 致力于构建先进的机器学习生态，
带来高效开发体验，
并助力开发者将机器学习利用到多个畛域。
从科学研究、商业改革到公益事业，
解决现实生活中的各种问题。
筹备好了吗？
一起来理解 2021 Google 开发者大会上
TensorFlow 的最新工具和停顿吧！
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往年 TensorFlow 为开发者带来了一大惊喜 —— TensorFlow 决策森林 (TensorFlow Decision Forests, TF-DF)。TF-DF 模型可实现高效的分类、回归和工作排序，当开发者须要解决表格数据，取得繁难性、可解读性和速度，TF-DF 将是不二之选。TF-DF 提供了大量工具、模型供开发者应用，作为 TensorFlow 丰盛生态系统中的一员，它可与各种 TensorFlow 工具、库以及 TFX 等平台集成，让开发者轻松组合应用。
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TensorFlow.js 是一个由 JS 语言编写的前端机器学习库。因为前端机器学习可实现低提早的运行速度，爱护用户隐衷，让部署和保护老本更低，因而 TensorFlow.js 也成为不少开发者的首选，往年周下载量达到了之前的 3 倍，总下载量更是达到了 320 万次。
TensorFlow.js 具备灵便的跨平台个性，开发者能够在浏览器或任何反对 JavaScript 的环境中随时运行模型，充分发挥 Web 笼罩广、规模大的劣势。
TensorFlow.js 领有丰盛的模型库和 API，便于开发者疾速构建利用。往年推出了新的 pose-detection API，可实现单人检测和多人检测；公布了 2 个 MediaPipe 的 BlazePose 模型，可用于 2D 和 3D 场景。在自然语言解决方面，也推出了基于 BERT 的对话用意检测模型和问答模型。
值得一提的是，TensorFlow.js 曾经反对 TFLite 模型，执行速度更快，模型更小，性能更佳。性能测试工具也减少了 custom model 的选项，能即时测试并显示模型的执行速度等很多相干指标。
58.com 二手车团队、InSpace、IncludeHealth、Project Shuwa 等利用了 TensorFlow
举荐零碎是机器学习畛域的重要利用，从举荐电影、餐厅，到举荐视频或新闻文章，举荐零碎常见于日常生活。举荐零碎是一个简单的机器学习零碎，分为召回、粗排、精排三个阶段，将举荐内容数量从百万级降为成为有价值的数十级举荐内容。
牢靠、弱小的举荐零碎能极大进步用户的活跃度，TensorFlow Recommenders 则能成为举荐零碎开发者的最佳助手。
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谷歌制订了一系列准则，来领导对于负责任的 AI 的了解。AI 应该对社会无益，偏心、平安、爱护隐衷，并对用户负责。
谷歌推出了负责任的 AI 工具包，帮忙开发者以负责任的形式开发 AI、获得停顿，构建人人受害的 AI 零碎。
TensorFlow 的倒退离不开开发者社区的反对和奉献，目前 TFUG 数量曾经增长至 70 多个，诞生了 170 多位 GDE 以及 12 个非凡兴趣小组 (Sigs)。
在学习资源方面，除了网易提供的本地化在线课程，开发者还能通过 Google 开发者在线课程，以视频、文章和 Codelab 模式，把握 TensorFlow 相干技能。
如果想进一步学习，欢送加入 TensorFlow 开发者认证考试，获取 TensorFlow 开发者证书，一展所长。目前已有 3000 名通过认证的开发者，咱们心愿更多开发者退出，使社区一直壮大。
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除了上述精彩更新，TensorFlow 团队还带来了哪些最新进展？
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