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了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 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)來自:百科
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華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科資源凍結(jié)的類型有多種,最常見類型為欠費凍結(jié)。 單擊了解資源凍結(jié)的類型、凍結(jié)后對續(xù)費、退訂的影響。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的構(gòu)建-文檔下載 GaussDB 數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-開發(fā)指南(分布式_2.x版本) 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-最佳實踐來自:專題
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