- 分類變量機(jī)器學(xué)習(xí)方法 內(nèi)容精選 換一換
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的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算來自:百科過上下翻回顯。 變量 可以使用gsql元命令\set設(shè)置一個(gè)變量。例如把變量foo的值設(shè)置為bar:openGauss=# \set foo bar要引用變量的值,在變量前面加冒號(hào)。例如查看變量的值:openGauss=# \echo :foo bar 這種變量的引用方法適用于規(guī)則的SQL語句和元命令。來自:專題
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全流程 AI開發(fā)平臺(tái) 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分來自:百科設(shè)置gsql變量NAME為VALUE。 變量的示例和詳細(xì)說明請(qǐng)參見變量。 - -X, --no-gsqlrc 不讀取啟動(dòng)文件(系統(tǒng)范圍的gsqlrc或者用戶的~/.gsqlrc都不讀取)。 說明: 啟動(dòng)文件默認(rèn)為~/.gsqlrc,或通過PSQLRC環(huán)境變量指定。 - -1來自:專題
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出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計(jì) 通過分層架構(gòu)表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)主題域分組。 主題域 互不重疊數(shù)據(jù)的高層面的數(shù)據(jù)分類,用于管理其下一級(jí)的業(yè)務(wù)對(duì)象。 業(yè)務(wù)對(duì)象 指企業(yè)運(yùn)作和管理中不可缺少的重要人、事、物信息。來自:百科
時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低時(shí)來自:百科
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