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    高寫入性能,每天處理萬億級時間點寫入; 極低成本,具有針對時序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法; 高查詢性能,能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢,具備向量化查詢引擎,同時,高效支持聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢模式; 海量時間線,最大可支持億級時間線; 邊云結合,邊緣節(jié)點就近部署,快速響應本地查詢,數(shù)據(jù)在邊緣側聚合后再上傳云端,降低上云帶寬需求。
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    索需要學習的課程,進行在線學習與專題內容測試,學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目,
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    通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經網(wǎng)絡共性技術 第3章
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