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人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位,除了找到***的神经网络模型和训练数据集之外,人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它,同时优化性能和功率效率。使用云计算并不总是一个选项,尤其是当设备没有连接的时候。在这种情况下,需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台,需要
数据分片先让我们看一个例子吧我们经常会用Redis做缓存,把一些数据放在上面,以减少数据的压力。当数据量少,访问压力不大的时候,通常一台Redis就能搞定,为了高可用,弄个主从也就足够了;当数据量变大,并发量也增加的时候,把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了,毕竟一台机器的资源是有限的,通常我
本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。如果你上过编程课,一定被老师提醒过:不要使用goto语句!因为goto语句不仅让代码的可读性很差,随意的跳出还会给程序带来安全隐患。但是这种几乎被现代编程明令禁止的语句,在计算机诞生之初却司空见惯。早期的程序员用goto来解
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