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機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,再使用模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測,因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集,大部分識別算法都會基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。MNIST數(shù)據(jù)來自:百科此外,全站加速還能支持傳輸協(xié)議優(yōu)化。華為云 CDN Net Turbo依托于智能加速網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)端-邊-云協(xié)同,通過QUIC傳輸協(xié)議、BBR2.0+增強(qiáng)算法、MP-TCP聚合加速等多種協(xié)議及算法優(yōu)化,減少帶寬消耗,改善加載速度,提高站點(diǎn)性能。 通過全站加速,客戶很好地解決了頁面動(dòng)靜態(tài)資源混合、應(yīng)對流量峰值、規(guī)避來自:百科
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