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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、循环来自:百科道用户的密码,就应该使用哈希算法存储口令的单向哈希值。 实际使用中会加入盐值和迭代次数,避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻击。 对称密码算法 对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。 分组密码算法将明文分成固定长度的分组,用来自:专题
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加标识等处理操作。 计算引擎流程图中每一个具体数据处理的节点就是计算引擎,数据流按照编排好的路径流过每个引擎时,分别进行相关处理和计算,最终输出需要的结果,而整个流程图最后输出的结果就是对应神经网络计算输出的结果。相邻两个计算引擎节点通过计算引擎流程图中的配置文件建立连接关系,节来自:百科本。 能够根据数据特征自适应选择压缩算法,平均压缩比7:1。压缩数据可直接访问,对业务透明,极大缩短历史数据访问的准备时间。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在来自:百科
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物联网的数据具备时间序列特性,如下图所示。 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 :提供来自:百科