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FPGA开发者云平台应用场景
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时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 优势
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2019华为开发者大赛·智简网络赛道
l功能完备:要求参赛作品主要功能可用,有坚实的技术能力,可以实际落地。使用华为能力有足够的深度,对整体方案竞争力有明显的提升。 l创新易用:要求参赛作品具有充分的创新性,与行业成熟方案相比较有差异化,有更好的产品表现。 l商业前景:要求参赛作品能够创造较好的社会和市场效益,匹配用户的发展诉求,解决客户痛点,具有较大的行业关注度和影响力等。
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查询API版本的详细信息getApiVersionDetail
DEPRECATED:表示该版本为废弃版本,存在后续删除的可能。 updated string 是 接口最后修改的UTC时间,格式为YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ version string 是 如果当前版本的API支持microversions,此处为支持的microversion的最大版本。如果不支持microversions
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什么是AI开发
等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 5.部署模型 模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确的商业策略。
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