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线模型中，推理计算时可以使用量化后的权重和偏置对输入数据进行计算，而校准集用于在量化过程中训练量化参数，保证量化精度。如果不需要量化，则直接进行离线模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和无偏移量化，需要输出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）两个参数。在数据来自：百科来自：百科
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载接口进行设备端的流程初始化和离线模型加载。接着启动离线模型执行器进行离线模型加载，对离线模型的文件进行反序列化操作，解码出可执行的文件，再调用执行环境的存储接口申请内存，并将模型中算子的权重拷贝到内存中；同时还申请运行管理器的模型执行句柄、执行流和事件等资源，并将执行流等资源与来自：百科支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、M来自：百科
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难度，提升了开发效率。 软件架构分层分级，方便功能扩展和维护 由于软件架构分层，非常方便于物联网设备日后的维护和扩展升级。 LiteOS传感框架适用的场景 LiteOS传感框架是LiteOS物联网操作系统的Sensor管理框架，适应于多种物联网终端的开发。对于智能化、低功耗、多种来自：百科![]()
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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，来自：专题![]()
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数据库系统安全框架有哪些 数据库系统安全框架有哪些 时间：2021-07-01 14:49:38 数据库管理 数据库 数据系统 广义范围内， 数据库安全 框架可以分为三个层次： 1.网络层次安全 从技术角度讲，网络系统层次安全方法技术主要有加密技术，数字签名技术，防火墙技术和入侵检测技术等。来自：百科![]()
微服务化所带来架构和开发阶段的便利性，其代价是部署时和运行时的管理复杂性极度增加；整体复杂度不变，只是由开发时转为运行时，此外还带来分布式系统的设计和管理的复杂性。 服务拆分解耦的结果，服务可以独立的部署与发布，但运行时服务的治理，包括注册、发现、熔断等，都是需要思考和精心设计的。来自：百科![]()
可扩展、可集成的 BPM（业务流程管理）规范体系，对于组织制度的电子化表述和互联网化流转提供了完整的体系支持，提供弹性的可视化、智能化的工作流定义、设计、配置和运行展现。支持动态运行过程中的流程变更策略和全息流转记录，形成流程行为大数据的基础。致远协同 BPM 之所以能提供全面的能力，与其底层技术的使用密切相关。来自：云商店![]()
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成、加载和执行等功能。 2、工具链主要为神经网络实现过程提供了辅助便利。 如图所示，这些主要组成部分在软件栈中功能和作用相互依赖，承载着数据流、计算流和控制流。昇腾AI软件栈主要分为4个层次和一个辅助工具链。4个层次分别为L3应用使能层、L2执行框架层、L1芯片使能层和L0计算资来自：百科![]()
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