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大V讲堂——能耗高效的深度学习
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章
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ModelArts有什么优势
零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 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(TensorF
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实时流计算服务应用场景
执行用户的分析逻辑,分析结果对接到DIS、RDS等服务,并用于可视化、持久化、告警或报表展示。 适用场景:电梯IoT、工业IoT、共享单车、互联网汽车和智能家居。 图2物联网IoT场景 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云
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5分钟带你了解LiteOS传感框架
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Sensor、产品更新迭代快的终端设备,更能体现出传感框架的优势,例如可穿戴设备、智能家居设备、家用医疗设备等等。
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OA协同办公_OA数据库_OA框架
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CNCF首个云原生边缘平台KubeEdge技术框架解密
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实战篇:神经网络赋予机器识图的能力
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移动应用安全常用组件Soot、Flowdroid简介&基本使用
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关于优学院学习卡的常见问题
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