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低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低来自:百科来自:百科
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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节来自:百科华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间:2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3.来自:百科
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BS,从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自:专题