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    索需要學(xué)習(xí)的課程,進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測試,學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點擊“確認(rèn)答案”. 或者點擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計劃 點擊學(xué)習(xí)中心“個性學(xué)習(xí)”欄目,
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    方面是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的因素,另一方面是因為網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的效率不高。目前常見的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議依然是 HTTP1.1,該協(xié)議本質(zhì)上仍基于串行模型,同時還存在隊頭阻塞等問題,在大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱鼍爸校苋菀子|達(dá)性能瓶頸。 網(wǎng)絡(luò)切換導(dǎo)致頻繁建立連接 用戶的網(wǎng)絡(luò)連接會經(jīng)常在 Wi-Fi 和蜂窩網(wǎng)絡(luò)之間切換。例如:早上從家里出門,連接從
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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