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LiteOS间歇计算技术:解决物联网终端的“低电量焦虑症”
系统的持续推进性:解决每次间歇执行周期内的可推进性和长期执行推进效率间的权衡问题。 执行的逻辑正确性:解决间歇执行的数据逻辑不一致、时效性、超预期突发能量消耗、并发一致性等问题。 间歇执行的高效性:最小化数据存储,提高系统的综合间歇推进效率,提升开发效率。 LiteOS间歇计算为什么能使物联网终端实现长续航?
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AI技术领域课程--深度学习
题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。
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