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调整。面向物理实施过程的具体细节。最终目的是转化为目标数据库的可部署的定义语言（DDL）。 物理设计阶段的工作任务，包括但不限于： 实体非正则化处理； 表和字段的物理命名； 确定字段的类型，长度，精度，大小写敏感等属性； 增加逻辑模型中不存在的物理对象：索引，约束，分区等。 文中课程来自：百科Java语言11版本。 Node.js6.10: Nodejs语言6.10版本。 Node.js8.10: Nodejs语言8.10版本。 Node.js10.16: Nodejs语言10.16版本。 Node.js12.13: Nodejs语言12.13版本。 Node.js14.18: Nodejs语言14来自：百科
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时间：2020-10-12 17:07:27 GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server,GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 产品优势 灵活多样来自：百科![]()
3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章 正则化 第5章 优化器 第6章 初始化 第7章 参数调节 第8章 深度信念网络 第9章 卷积神经网络 第10章 循环神经网络 华为云 面向未来来自：百科![]()
时间：2020-12-11 09:22:56 GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 课程简介来自：百科![]()
，甚至后续的AISC服务，这里要重点提一下GPU和FPGA，GPU主要是用在一些计算精度要求比较高，单精度、双精度达到64bit 18G的浮点每秒的一些计算。 FPGA相对于GPU来说，它最重要的特点就是时延非常好。FPGA芯片的架构，它的控制模块本身就是分布在各个计算模块里面的，来自：百科![]()
时间：2020-10-12 16:49:16 GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server,GACS）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型 弹性云服务器 ，适合于3D动画渲染、CAD等。来自：百科![]()
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String 转发匹配方式： type为HOST_NAME时，取值范围： EQUAL_TO：精确匹配； type为PATH时，取值范围： REGEX：正则匹配； STARTS_WITH：前缀匹配； EQUAL_TO：精确匹配。 invert 否 Boolean 是否反向匹配； 取值范围：true/false。默认值：false；来自：百科![]()
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