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味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,来自:百科1、通过管理控制台登录云服务器。 以下操作以CentOS 6.8 64bit操作系统云服务器为例。 2、执行以下命令安装Linux流量监控工具iftop。 yum install iftop -y 3、执行如下命令,查看导致流量较高的端口与消耗流量的IP,以eth0端口为例。 iftop来自:专题
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4在实例列表中,单击目标实例名称,进入实例的“基本信息”页面。 步骤 5在基本信息页面的“存储“存储/备份空间”模块可以看到当前实例占用的共享存储容量。 说明:TaurusDB存储容量的计算与传统MySQL有一定的区别,与传统MySQL使用(数据大小+索引大小+空闲空间)计算的容量数据会有一定的差别。 如果要查询精确来自:专题以调整应用的副本数,调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量,从而实现调度层的伸缩。 节点伸缩(资源层弹性):主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出E CS 或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用,也可以结合在一起使用,并且两者之间是通过调度层面的容量状态进行解耦。来自:百科
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