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- 深度学习优化算法改进 内容精选 换一换
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来自：百科
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合的形态，相互取长补短。 小模型场景：故障感知和定位等确定性和量化的场景，这种场景使用传统的小模型，机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采，配合多维度指标检测算法，能达到90%以上的准确性。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上百种应用关联的对象，同时通过链路追踪技术找来自：百科使用特点设计一个高效的缓存策略。 GaussDB （for MySQL）目前支持两种缓存淘汰策略：LRU和LFU，这两种淘汰算法都是改进过的。 改进的LFU算法 LFU在实现上采用unordered_map+list方式实现，访问数据时，直接从unordered_map通过key在来自：百科
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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，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。来自：百科![]()
集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库是存储和管理各类型专用来自：其他![]()
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。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。来自：百科![]()
在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 时间：2020-12-02 09:48:24 本实验指导用户通过配置编译器等应用的并行优化层面综合优化，提升WRF运行性能。 实验目标与基本要求 本实验通过操作编译器、MPI、数学库、应用并行优化层面综合优化，完成WRF运来自：百科![]()
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0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。来自：百科![]()
造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终来自：云商店![]()
纠错码的冗余率，降低时延。 此外，全站加速还能支持传输协议优化。华为云 CDN Net Turbo依托于智能加速网络实现端-边-云协同，通过QUIC传输协议、BBR2.0+增强算法、MP-TCP聚合加速等多种协议及算法优化，减少带宽消耗，改善加载速度，提高站点性能。 通过全站加速，来自：百科![]()
。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市场主流芯片，可覆盖主流监控场景需求。 针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。 4.丰富的技能市场 技能市场预置来自：百科![]()
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低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低来自：百科
