TF的实现分为了单机实现和分布式实现，在分布式实现中，需要实现的是对client，master，worker process不在同一台机器上时的支持。数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序，过于耗时，所以需要TensorFlow分布式并行。该实例是TF的经
前面两篇介绍了 Comba 乘法，最后提到当输入的规模很大时，所需的计算时间会急剧增长，因为 Comba 乘法的时间复杂度仍然是 O(n^2)。想要打破乘法中 O(n^2) 的限制，需要从一个完全不同的角度来看待乘法。在下面的乘法算法中，需要使用 x 和
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