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    – 多種遷移模式(滿足不同遷移訴求) 業(yè)務(wù)可中斷,選擇全量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫一次性遷移,適用于可中斷業(yè)務(wù)的 數(shù)據(jù)庫遷移 場景,全量遷移將非系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的全部數(shù)據(jù)庫對象和數(shù)據(jù)一次性遷移至目標端數(shù)據(jù)庫,包括表、視圖、存儲過程、觸發(fā)器等。 業(yè)務(wù)中斷最小化,選擇全量+增量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫持
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    4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價性研究 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云
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