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    ,filter條件在一個(gè)numeric列上,執(zhí)行時(shí)間為10+s;修改numeric為int類型之后,執(zhí)行時(shí)間縮短為1.8s左右。 3.盡量使用短字段的數(shù)據(jù)類型 4.長(zhǎng)度較短的數(shù)據(jù)類型不僅可以減小數(shù)據(jù)文件的大小,提升IO性能;同時(shí)也可以減小相關(guān)計(jì)算時(shí)的內(nèi)存消耗,提升計(jì)算性能。比如對(duì)
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    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, FPGA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)算和極低
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    務(wù)。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見《實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)SQL語(yǔ)法參考》。 StreamingML 提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè),用戶僅需編寫SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),異常檢測(cè),實(shí)時(shí)聚類,時(shí)間序列分析等場(chǎng)景。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見StreamingML。 地理位置分析 提供地理位
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    本課程主要內(nèi)容包括:自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云
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