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计算机视觉基础:语义理解
动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了典型的现代物体检测子包含两阶段检测子:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及单阶段检测子: YOLO, SSD;成功的检测子包含的几个模块;图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程目标 通过本课程的学习,使学员:
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高,有实时数据存储需求应用场景。 · 通用型SSD:高性价比,适用于高吞吐、低时延的企业办公。 · 超高IO云硬盘:低时延、高性能,适用于高性能,高读写速率要求,读写密集型应用场景。 · 极速型SSD:采用了结合全新低时延拥塞控制算法的RDMA技术,适用于需要超大带宽和超低时延的应用场景。
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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
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。
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