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想选择。 机器学习: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来自:百科Schema、回调检查,因为它们优点显著,而且接口是兼容的,可以与其他部门共用,但是增加了 Schema 这个概念和回调检查这个流程,会增加学习成本。而代码写配置,由于要解决并发问题,代码改动量较大,我不建议保留。 大家经过激烈的讨论,最终还是废弃了 Schema、回调检查、代码写配置这三个功能点,仅仅把运维配置放在来自:百科
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