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UDA C++的方式相似,可以实现更多功能的算子,灵活编写各种网络模型。编写完成的算子会交给编译器进行编译,最终执行在AI Core或AI CPU上发挥出芯片的加速能力。 3、在合适的场景下,TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升,让神经网络算子可以基于不同层级的缓冲器进行来自:百科
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用户驾驶行为的分析结果。 场景: 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶行为中,是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息,通过Spark组件的强大的分析能力,分析统计指定时间段内,车主急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 MapReduce服务来自:百科
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