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针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现更合理的内存管理算法，最大化内存复用率，绝大部分场景下达到内存使用下限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速来自：百科来自：专题
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一个图片压缩并且加水印的任务，这个场景在典型的工作流系统中，可以用如图一所示的方式进行处理。 如上图所示，图片压缩和图片加水印的结果都是二进制文件格式，但是当前主流的 Serverless Workflow 平台在多个步骤之间传输上下文都只能支持文本格式传输，所以图片压缩和加水印的结果都需要经过来自：百科
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过滤，数据转换等等 时序分析 专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力； 海量接入：海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储：列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询：基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化 ：提供时序来自：百科![]()
短视频行业的内容去头部化趋势较为明显，而短视频内容的永久存储又给业务的运营成本带来较大的压力。所以，针对短视频的压缩可以大幅降低短视频平台OPEX。FPGA视频转码加速服务可以高效的实现复杂编码算法，提升视频压缩比和压缩效率。 优势 2+倍性能；2+倍能耗比 通过实测，FP1单卡实例，可以支持路4路720P30（H来自：百科![]()
了解构建详情请点击 其他应用场景 *使用函数压缩图片* 将图片上传到特定的 OBS 桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 查看详情来自：专题![]()
每次访问得到的都是相同的文件，例如：图片、视频、网站中的文件（html、css、js）、软件安装包、apk文件、压缩包文件等。 每次访问得到的都是相同的文件，例如：图片、视频、网站中的文件（html、css、js）、软件安装包、apk文件、压缩包文件等。 CDN动态资源 每次访问得到的都是不同来自：专题![]()
，单实例支持超10万时间线，最大亿级时间线。通过采用列式存储布局，不同数据类型（如时间类型，浮点型）采用不同压缩算法，相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍，获得极致压缩率。支持倒排索引，相对开源OpenTSDB查询效率提升10倍以上。另外，IoT数据分析服务还提供时序数据洞察来自：百科![]()
CDN服务推荐配置（可选） 成功添加加速域名以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 成功添加加速域名以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 了解详情 CDN服务日志管理来自：专题![]()
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BCFtools是一组实用程序，以Variant Call Format（VCF）及其二进制副本BCF处理变量调用。所有命令都可以与未压缩和BGZF压缩的VCF和BCF透明地一起使用。 配置流程 1.配置编译环境 安装相关依赖。 yum install zlib-devel bzip2来自：百科![]()
官网下载地址： https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Maven 加速地址：https://repo.huaweicloud.com/apache/maven/maven-3/ 语言类镜像下载来自：专题![]()
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针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现更合理的内存管理算法，最大化内存复用率，绝大部分场景下达到内存使用下限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速来自：百科![]()
是相对平稳。 高压缩率 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。来自：专题![]()
时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 GeminiDB来自：专题
