在当今的信息技术时代，获取学习资源变得异常便捷，无论是付费还是临时访问。对于某些人来说，这种便捷性是理想的。虽然云计算技术在工作场所非常有用，但它可能不是每个人都适用的持续学习平台。认识到学习者通常使用其他设备，这将对学习资源产生影响，同时提供平等有效的学习机会。
本文将讨论所有现代计算语言的基础——C语言及其变体，如C++和C#。从现实的角度来看，关于废弃和不再支持的资源，本教程将展示当前达到结果的流程。
尽管有许多有用的机器学习工具，本文将讨论TensorFlow。以下是开始之前需要满足的先决条件：
一旦满足上述先决条件，就可以开始了。选择Kali Linux是因为它作为模拟器的图形用户界面（GUI）能力。可以从Microsoft Store找到与Microsoft兼容的Linux替代品，但大多数应用程序会产生错误警告。
大多数Win-KeX（Kex）指令在上提到。需要一些额外的安装来生成Kex GUI窗口。以下是需要的缺失包：
apt install dbus-x11
请注意，升级包可能会导致Kex功能失常。这也是重新安装Kali Linux的时机。一旦Win-KeX功能正常且可见，屏幕应该类似于下面的图像。任务栏通常应该包含下面的图像。类似于老虎的眼睛，因此是vnc – tigervnc。
apt install cmake
apt install git #如果尚未安装。
git clone
然而，对于TensorFlow的舒适安装，最节省时间和持久的方法是下载TensorFlow的.tar版本。程序包含在网站上，可以找到。为了证明这个版本在2021年是功能正常的，下面提供了以下图像和代码行。这是一个基本的“Hello, World”版本，用于测试安装是否有效。
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-linux-x86_64-2.4.0.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf libtensorflow-cpu-linux-x86_64-2.4.0.tar.gz
ldconfig
以Root模式使用Sudo可能没有区别，但它可能会成为另一个模式的问题。要检查上述行是否有效，下一步是在/usr/local路径目录下查看。上面的图像可以加强提取工作已经完成。要测试TensorFlow库的C版本，可以找到更多信息。Nano允许创建C脚本。下面的行可以更清楚地演示程序。
nnano hellotf.c
#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>
int main() {
printf("This message was for Analytics Vidhya Blogathon 7. TensoFlow version: %s was used.", TF_Version());
return 0;
}
gcc hellotf.c -ltensorflow -o hellotf
./hellotf