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FPGA开发者云平台应用场景
低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,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
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go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时,通常都需要对程序做逆向分析,本文在没有符号表的情况下,提出了一种恢复函数名称的算法,方便对go语言二进制文件进行逆向分析,提升分析效率。
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规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还可以让算法模型的准确率提升50
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