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- 半精度浮點(diǎn)數(shù)能干啥 內(nèi)容精選 換一換
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科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來(lái)自：百科ZONE] 只用于一日內(nèi)時(shí)間。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值：00:00:00。最大值：24:00:00。 8字節(jié) TIME [(p)] [WITH TIME ZONE] 只用于一日內(nèi)時(shí)間，帶時(shí)區(qū)。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值：00:00:0來(lái)自：專(zhuān)題
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能處理反光、暗光、防偽標(biāo)識(shí)等干擾的圖片但影響識(shí)別精度。 目前并發(fā)能力有限，如果需要多并發(fā)請(qǐng)求，請(qǐng)?zhí)崆奥?lián)系我們。 VIN碼識(shí)別 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的圖片。 圖像各邊的像素大小在15到4096px之間。 能處理反光、暗光、防偽標(biāo)識(shí)等干擾的圖片但影響識(shí)別精度。 目前并發(fā)能力有限，如果需要多并發(fā)請(qǐng)求，請(qǐng)?zhí)崆奥?lián)系我們。來(lái)自：百科用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型，可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預(yù)測(cè)精度并減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型產(chǎn)品功能 盤(pán)古氣象大模型 首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI方法，1小時(shí)-7天預(yù)測(cè)精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法（歐洲氣象中心的operational IFS）。預(yù)測(cè)包來(lái)自：專(zhuān)題
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GaussDB 開(kāi)發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí)，基于查詢(xún)效率的考慮，一般遵循以下原則： 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類(lèi)型：擇數(shù)值類(lèi)型時(shí)，在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)精度的情況下，選擇數(shù)據(jù)類(lèi)型的優(yōu)先級(jí)從高到低依次為整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、NUMERIC。 2、當(dāng)多個(gè)表存在邏輯關(guān)系時(shí)，表示同一含義的字段應(yīng)該使用相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型。 3、對(duì)于字符串?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
析。 超時(shí)時(shí)間 分析操作的最大超時(shí)時(shí)間為60秒。 Double類(lèi)型的字段值位數(shù) Double類(lèi)型的字段值最多52位。 如果浮點(diǎn)數(shù)編碼位數(shù)超過(guò)52位，會(huì)造成精度損失。 IP函數(shù)時(shí)效性 IP函數(shù)是可以分析IP地址所屬的國(guó)家、省份、城市及對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商，該函數(shù)依賴(lài)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)每半年更來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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Ø支持圖像中身份證任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。 Ø支持少量扭曲，扭曲后圖像中的身份證長(zhǎng)寬比與實(shí)際身份證相差不超過(guò)10%。 Ø能處理反光、暗光等干擾的圖片但影響識(shí)別精度。 Ø目前只支持識(shí)別單張身份證的正面或者反面。 Ø文字識(shí)別服務(wù)屬于公有云服務(wù)，線上用戶(hù)資源共享，如果需要多并發(fā)請(qǐng)求，請(qǐng)?zhí)崆奥?lián)系我們。 駕駛證識(shí)別來(lái)自：專(zhuān)題![]()
將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個(gè)部分，分別測(cè)試幾個(gè)部分的精度然后繪圖。 特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內(nèi)的F1值 ，用于判別模型對(duì)哪個(gè)特征范圍內(nèi)的圖片效果較好。 物體檢測(cè) 物體檢測(cè)評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱(chēng) 子參數(shù) 說(shuō)明 精度評(píng)估 圖像類(lèi)別分布 數(shù)據(jù)集中不同類(lèi)別的圖像框個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)。來(lái)自：百科![]()
，對(duì)接多種端側(cè)計(jì)算設(shè)備。 1.端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場(chǎng)景，節(jié)省用戶(hù)帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析，大大減少上云數(shù)據(jù)流量，節(jié)約存儲(chǔ)成本。 2.統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學(xué)習(xí)模型。來(lái)自：百科![]()
并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的來(lái)自：百科![]()
全”。 防治高空拋物，我們?cè)谛袆?dòng)！隨著人工智能技術(shù)在算力和算法方面的突破，博思廷與華為機(jī)器視覺(jué)聯(lián)合推出高空拋物智能防控解決方案，將博思廷高精度智能算法內(nèi)嵌至華為軟件定義攝像機(jī)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物事件的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)追溯及預(yù)警，同時(shí)對(duì)高空拋物行為形成警示。 華為+博思廷聯(lián)合解決方案 方案亮點(diǎn)來(lái)自：云商店![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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發(fā)保護(hù)機(jī)制，將部分請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)至不健康服務(wù)提供者實(shí)例，達(dá)到限流的作用，雖然損失了部分流量，但是保證了服務(wù)的可用性。 保護(hù)閾值的范圍是0-1的浮點(diǎn)數(shù)，0表示無(wú)論如何不觸發(fā)閾值保護(hù)，1表示無(wú)論如何都會(huì)觸發(fā)閾值保護(hù)。 配置管理 支持配置文件的創(chuàng)建、刪除、導(dǎo)入導(dǎo)出，支持多種配置文件格式。當(dāng)用來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)的四個(gè)基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)主要用于科學(xué)計(jì)算，處理的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)，如整數(shù)浮點(diǎn)數(shù)等等。而廣義的數(shù)據(jù)有多種形式，包括數(shù)字文字、靜止的圖形、圖像、音頻、動(dòng)態(tài)的視頻等各種形式的信息，他們都可以經(jīng)過(guò)數(shù)字化存入計(jì)算機(jī)里面。數(shù)據(jù)除來(lái)自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開(kāi)發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類(lèi)通用場(chǎng)景，用戶(hù)僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開(kāi)發(fā)周期能夠縮短到幾天，甚至幾個(gè)小時(shí)，并且模型的精度更高，魯棒性也更強(qiáng)。相對(duì)于傳統(tǒng)的作坊式來(lái)自：百科![]()
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GPU卡，單實(shí)例最大支持4張P100顯卡，如果需要使用單機(jī)8張P100顯卡，可以使用裸金屬服務(wù)器 提供GPU硬件直通能力 單精度能力9.3 TFLOPS，雙精度能力4.7 TFLOPS 最大網(wǎng)絡(luò)帶寬10Gb/s 使用800GB的NVMe SSD卡作為本地臨時(shí)存儲(chǔ) 完整的基礎(chǔ)能力網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
計(jì)算加速 業(yè)界獨(dú)家實(shí)現(xiàn)容器100%卸載，服務(wù)器資源和性能雙零損耗。 網(wǎng)絡(luò)加速 采用獨(dú)創(chuàng)的容器直通網(wǎng)絡(luò)，讓兩層網(wǎng)絡(luò)變成一層，端到端連通時(shí)間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級(jí)擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過(guò)感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，來(lái)自：專(zhuān)題
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