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通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的来自:百科套件提供了Spark性能改进的各种优化技术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。来自:百科
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使用特点设计一个高效的缓存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持两种缓存淘汰策略:LRU和LFU,这两种淘汰算法都是改进过的。 改进的LFU算法 LFU在实现上采用unordered_map+list方式实现,访问数据时,直接从unordered_map通过key在来自:百科