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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![]()
的事，反正最后一群对象合力能把事做好就行了。至于解释型语言，我们在编程时使用的是高级语言，计算机不能直接理解高级语言，只能理解和运行机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能运行高级语言所编写的程序。解释型语言的优点是可跨平台运行，缺点则是运行时需要源代码，知识产权保护性差，运行效率低。来自：百科![]()
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