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GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:LRU和LFU,這兩種淘汰算法都是改進過的。 改進的LFU算法 LFU在實現(xiàn)上采用unordered_map+list方式實現(xiàn),訪問數(shù)據(jù)時,直接從unordered_map通過key在O(1)時間內(nèi)獲取到所需數(shù)據(jù)。為了避免數(shù)據(jù)在鏈表中頻繁移來自:百科測出物體的類別和位置,如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習算法。 以Faster RCNN為例,該算法是RCNN算法的演進。在結(jié)構(gòu)上,F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding來自:百科
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,會通過環(huán)境變量覆蓋“microservice.yaml”中的默認配置,它包含“mapping.yaml”文件,在您自己的項目中增加“mapping.yaml”文件能夠起到同樣的效果。 說明:“mapping.yaml”在后續(xù)新版本可能會發(fā)生變化,以適配 CS E最新的功能要求。如果來自:專題
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