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- 自適應(yīng)脈沖壓縮算法 內(nèi)容精選 換一換
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短視頻行業(yè)的內(nèi)容去頭部化趨勢較為明顯,而短視頻內(nèi)容的永久存儲又給業(yè)務(wù)的運營成本帶來較大的壓力。所以,針對短視頻的壓縮可以大幅降低短視頻平臺OPEX。FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)可以高效的實現(xiàn)復(fù)雜編碼算法,提升視頻壓縮比和壓縮效率。 優(yōu)勢 2+倍性能;2+倍能耗比 通過實測,F(xiàn)P1單卡實例,可以支持路4路720P30(H來自:百科道用戶的密碼,就應(yīng)該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù),避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組,用來自:專題
- 自適應(yīng)脈沖壓縮算法 相關(guān)內(nèi)容
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產(chǎn)品優(yōu)勢 低成本 時間戳采用delta編碼進行壓縮,數(shù)據(jù)值采用XOR進行壓縮。 存儲與計算解耦,為IoT場景海量數(shù)據(jù)、動態(tài)熱點的數(shù)據(jù)特征量身打造,方便按照并發(fā)度和存儲量按需獨立擴容。 企業(yè)級 分布式架構(gòu),橫向水平擴展。 高壓縮率算法,節(jié)約成本的同時,提升查詢速度。 兼容性 兼容OpenTSDB社區(qū)2來自:百科針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復(fù)用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)來自:百科
- 自適應(yīng)脈沖壓縮算法 更多內(nèi)容
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息的自動化識別,自適應(yīng)分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 表格 OCR ,也就是 通用類OCR ( General OCR ),支持 表格識別 、文檔識別、網(wǎng)絡(luò)圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應(yīng)分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。來自:專題
物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時間序列特性,如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲,高效的時序查詢效率,海量時間線能力; 海量接入:海量時間線能力,最大可達億級。 時序存儲:列式存儲及專用壓縮算法,高壓縮率。 高效查詢:基于時間多維度聚合,近實時分析查詢。 數(shù)據(jù)可視化 :提供來自:百科
分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運維指標(biāo)趨勢變化,提前預(yù)測潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢 場景智能識別:根據(jù)運維指標(biāo)特征選擇算法匹配,如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法:當(dāng)出現(xiàn)過多告警時,自動調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。 毛刺信號自動過濾:自動過濾掉偶然出現(xiàn)離散的毛刺信號,避免誤報。來自:百科
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