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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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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
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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:其他来自:百科
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华为云计算 云知识 内存优化型 弹性云服务器 介绍 内存优化型弹性云服务器介绍 时间:2020-03-28 16:51:27 云服务器 内存优化型弹性云服务器典型代表型号包括:M6型弹性云服务器、M3ne型弹性云服务器、M3型弹性云服务器、M2型弹性云服务器、M1型弹性云服务器 M6型弹性云服务器搭载第二代英特尔®来自:百科
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