标题“Tensorflow and deep learning”表明了本文档关注的焦点是在TensorFlow框架下的深度学习技术。TensorFlow是一个开源的软件库，广泛应用于数值计算尤其是深度学习领域，由Google的Brain Team开发。它具有灵活性和多语言支持的特点，并且设计了易于理解和使用的API，非常适合进行大规模的机器学习和深度神经网络研究与应用开发。
描述中提到的“比较好的Tensorflow 资料”可能指向了优质学习资源的搜集，这些资源可能包括官方文档、教程、课程、书籍、研究论文和各类在线或线下课程等。鉴于TensorFlow的广泛使用和深度学习的快速进步，有大量的资料可供学习和参考。这些资料对于初学者和经验丰富的开发者都是宝贵的，因为它们能够帮助用户掌握TensorFlow的基础知识和高级应用，并理解深度学习的核心概念和技术。
标签“Tensorflow 教程 深度学习”指出文档的主要内容涵盖了TensorFlow教程和深度学习的基础与进阶知识。TensorFlow教程通常包括安装指南、基本概念介绍（如张量操作、计算图、会话运行等）、API的使用示例、模型构建、训练、评估和预测等。深度学习部分则可能会涉及神经网络的基本组成，包括不同类型的层（如卷积层、池化层、全连接层）、激活函数、损失函数、优化器，以及神经网络的训练技巧，例如权重初始化、正则化、过拟合处理等。
文章提到的“2017/7/20Tensorflow and deep learning-without a PhD-Google幻灯片第1张幻灯片”的链接可能是指向Google提供的官方深度学习教学幻灯片资料。这可能是一系列公开的教育材料，旨在帮助没有深厚学术背景的人员（即非博士）快速上手TensorFlow和深度学习。这些资料可能由浅入深地介绍深度学习和TensorFlow的相关知识，从基础理论开始，逐步深入到复杂模型的构建和优化，这样的教程对于初学者来说非常有价值。
需要注意的是，文章中的部分内容提及了使用OCR（光学字符识别）技术扫描文档，由于技术限制可能导致文档中某些文字识别错误或遗漏。在处理这样的文本时，读者需要有意识地理解上下文，并尝试纠正或补齐这些错误，以保证信息的准确性和阅读的流畅性。
总结而言，文档中的标题、描述、标签以及部分内容共同勾勒出一个关于TensorFlow和深度学习知识体系的学习蓝图。从基础的深度学习概念到TensorFlow框架的实际应用，学习者可以借助这些资源逐步构建起自己的知识网络，以适应日益增长的人工智能和机器学习领域的需求。
