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2、根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。 3、通过CPU单线程模拟玩家,每个玩家(Actor)执行不同的策略。 4、不同策略对应不同结果,不同结果产生不同的Reward(奖励分数)。 5、该奖励分数作为参数用来更新策略模型,再进行新一轮学习。 客户瓶颈 1、实时性与长期性:AI不仅来自:专题能力,普通的云服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 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、硬来自:百科
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来自:百科能力,普通的云服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 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、硬来自:百科
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实现工程智慧营销 时间:2021-03-05 15:15:14 数据仓库 客户痛点: 数据增长迅速,已有存量数据5TB,计划存储3年约20TB数据; 查询任务在MySQL耗时长,部分跑不出结果,MongoDB数据无法做复杂关联分析; 数据存储在不同库,不易进行统一管理和维护。 解决方案: 以数据来自:百科
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