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    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极低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。
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    ate-nat-gateways/tags" 返回示例 返回码:200 查询操作成功。 示例 1 { "request_id": "c285190c-b9e9-4f38-a69a-6745f22d8dca", "tags": [ { "key": "keys", "values":
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    依靠内置的默认插件,Atom v1.5.1在某些方面支持以下程序语言或标记语言:HTML、 CSS 、Less、Sass、GitHub Flavored Markdown、C/C++、C#、Go、Java、Objective-C、JavaScript、JSON、CoffeeScript、
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