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他方法的優(yōu)點(diǎn)。在第13章中提供了更多的細(xì)節(jié)，一些使用用戶故事的原因如下。l 用戶故事強(qiáng)調(diào)的是口頭溝通而不是書面溝通。l 用戶和開發(fā)人員都可以理解用戶故事。l 用戶故事的大小適合做計(jì)劃。l 用戶故事適用于迭代開發(fā)。l 用戶故事鼓勵(lì)推遲細(xì)節(jié)，直到你對(duì)自己真正需要的東西有了最好的了解。
醫(yī)檢AIGC未來等你開創(chuàng)了解更多華為云AI平臺(tái)ModelArts：cid:link_0ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期
RN中的資源是精細(xì)化管理的，這樣一個(gè)應(yīng)用能夠按需請(qǐng)求資源，而不是請(qǐng)求一個(gè)不可分割的、對(duì)于特定的任務(wù)而言可能會(huì)太大(浪費(fèi)資源)或太小(可能會(huì)導(dǎo)致失敗)的slot。多租戶(Multitenancy)在某種程度上，可以說YARN的最大優(yōu)點(diǎn)在于向MapReduce以外的其他類型的分布式應(yīng)
近年來，安全事件頻發(fā)。僅2022年發(fā)生的全球勒索軟件事件已達(dá)數(shù)千萬次、全球新增安全漏洞超過兩萬多例。華為云作為云基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營(yíng)商，每年云上抵御超過1000億次的網(wǎng)絡(luò)攻擊、10億多次的DDOS攻擊、5億多次的應(yīng)用類攻擊、上億次的賬號(hào)暴力破解。隨著千行百業(yè)開始步入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“深水區(qū)&r
在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，音視頻流的傳輸已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪?span id="og8a0ic" class='cur'>的重要部分。隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的應(yīng)用需要高效、穩(wěn)定的實(shí)時(shí)視頻流傳輸，特別是在監(jiān)控、視頻會(huì)議以及在線視頻播放等場(chǎng)景中。RTSP（實(shí)時(shí)流協(xié)議） 和 流式傳輸 是解決這些需求的關(guān)鍵技術(shù)。RTSP作為一種專門的流控制協(xié)議，它在流式傳輸的體系中扮演
多主節(jié)點(diǎn)的復(fù)制模型下，這兩個(gè)寫都是成功的，且只能在稍后時(shí)間點(diǎn)才能異步檢測(cè)到?jīng)_突，那時(shí)再要求用戶解決沖突為時(shí)已晚。 理論上能做到同步?jīng)_突檢測(cè)，即等待寫請(qǐng)求完成對(duì)所有副本的同步，再通知用戶寫成功。但這樣會(huì)失去多主的優(yōu)點(diǎn)：允許每個(gè)主節(jié)點(diǎn)獨(dú)立接受寫請(qǐng)求。所以，若確實(shí)需要同步?jīng)_突檢測(cè)，應(yīng)考慮使用單主節(jié)點(diǎn)的主從復(fù)制！ 3
Scala和Java各有什么優(yōu)缺點(diǎn)? Scala和Java都是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用的開發(fā)語言,兩者各有優(yōu)缺點(diǎn): Scala: 優(yōu)點(diǎn): 函數(shù)式編程和面向?qū)ο缶幊?span id="y0c8ugc" class='cur'>的融合 簡(jiǎn)潔、高效、表達(dá)力強(qiáng) 很好的支持并行編程 對(duì)Java有很好的兼容性 集成大數(shù)據(jù)框架如Spark十分順暢 缺點(diǎn): 語法復(fù)雜,學(xué)習(xí)曲線陡峭 編譯器質(zhì)量和IDE支持還有待提高
Method）模式，雖然它不包含在經(jīng)典的23種GoF（Gang of Four）設(shè)計(jì)模式之中，但卻是學(xué)習(xí)其他工廠模式的重要前提。 在簡(jiǎn)單工廠模式中，一個(gè)工廠對(duì)象負(fù)責(zé)根據(jù)輸入的條件來創(chuàng)建不同種類的產(chǎn)品類的實(shí)例。這種模式可以被視為工廠模式家族中的最簡(jiǎn)單且最實(shí)用的一員，它可以被看作是其他更復(fù)雜工廠模式的一種特殊實(shí)現(xiàn)。
外，DSA 可以實(shí)現(xiàn)更好的性能，因?yàn)樗鼈兏N近應(yīng)用的實(shí)際需求。DSA 的例子包括最常見的圖形加速單元（即 GPU），用于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，以及軟件定義處理器（SDN）。在特定領(lǐng)域的應(yīng)用中，DSA 的效率更高，能耗更低。 通常，適用于 AI 推理的 DSA 處理器無法應(yīng)用于
功能給用戶帶來的利益，確定待開發(fā)的技術(shù)項(xiàng)目和產(chǎn)品賣點(diǎn)。 F（Feature）：研發(fā)產(chǎn)品期待實(shí)現(xiàn)的各種功能模塊的技術(shù)特性； F（Function）：研發(fā)的產(chǎn)品功能模塊的賣點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)； A（Advantage）：產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)（技術(shù)優(yōu)勢(shì)、材質(zhì)優(yōu)勢(shì)、價(jià)格優(yōu)勢(shì)等等），即產(chǎn)品的獨(dú)特性和競(jìng)爭(zhēng)性；
分支 線性代數(shù)作為數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，廣泛應(yīng)用于科學(xué)和工程中。離散數(shù)學(xué) 然而，因?yàn)榫€性代數(shù)主要是面向連續(xù)數(shù)學(xué)，而非離散數(shù)學(xué)，所以很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家很少接觸它。算法 掌握好線性代數(shù)對(duì)于理解和從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)工作是很有必要的，尤其對(duì)于深度學(xué)習(xí)算法而言。深度學(xué)習(xí) 因此，在開始介紹深度學(xué)習(xí)之前，我
狀圖，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)聚類，葉子節(jié)點(diǎn)代表單個(gè)樣本。樹的高度表示樣本之間的距離或相似性，可以根據(jù)需要選擇一個(gè)合適的高度來切割聚類樹，得到最終的聚類結(jié)果。 層次聚類算法的優(yōu)點(diǎn)在于它不依賴于初始聚類中心的選擇，同時(shí)可以得到更加豐富的聚類結(jié)構(gòu)信息。然而，層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，
最優(yōu)函數(shù)是非常困難的優(yōu)化問題。實(shí)際中，學(xué)習(xí)算法不會(huì)真的找到最優(yōu)函數(shù)，而僅是找到一個(gè)可以降低訓(xùn)練誤差很多的函數(shù)。額外的限制因素，比如優(yōu)化算法的不完美，意味著學(xué)習(xí)算法的有效容量 (e?ective capacity) 可能小于模型族的表示容量。提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化的現(xiàn)代思想可以追溯到
者較優(yōu)的解就是超參數(shù)調(diào)整優(yōu)化的目的。優(yōu)先調(diào)哪些參數(shù)？學(xué)習(xí)率，損失函數(shù)上的可調(diào)參數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、優(yōu)化參數(shù)、正則化參數(shù)中最重要的超參數(shù)可能就是學(xué)習(xí)率了。學(xué)習(xí)率直接控制著訓(xùn)練中網(wǎng)絡(luò)梯度更新的量級(jí)，直接影響著模型的有效容限能力；損失函數(shù)上的可調(diào)參數(shù)，這些參數(shù)通常情況下需要結(jié)合實(shí)際的損失函
名不變，標(biāo)簽的值不是很重要；LDL關(guān)心的是整體的標(biāo)簽分布，每個(gè)標(biāo)簽的描述程度的值是很重要的。 以往的SLL和MLL的評(píng)價(jià)指標(biāo)是通用的；LDL的性能通過預(yù)測(cè)標(biāo)簽分布和真實(shí)標(biāo)簽分布之間的相似性或距離和評(píng)估。 問題定義 由上圖可知，LDL是SLL和MLL更普遍的情況，SLL和MLL可以看作是LDL的特殊情況。
學(xué)深度學(xué)習(xí)用的網(wǎng)站有推薦的，嗎
讓代理對(duì)象控制目標(biāo)對(duì)象的訪問(目標(biāo)對(duì)象可以是遠(yuǎn)程的對(duì)象、創(chuàng)建開銷大的對(duì)象或需要安全控制的對(duì)象),并且可以在不改變目標(biāo)對(duì)象的情況下添加一些額外的功能。 UML類圖 角色及其職責(zé) 抽象角色：聲明真實(shí)對(duì)象和代理對(duì)象的共同接口； 代理角色：代理對(duì)象角色內(nèi)部含有
對(duì)象可以是遠(yuǎn)程的對(duì)象、創(chuàng)建開銷大的對(duì)象或需要安全控制的對(duì)象),并且可以在不改變目標(biāo)對(duì)象的情況下添加一些額外的功能。 UML類圖 角色及其職責(zé) 抽象角色：聲明真實(shí)對(duì)象和代理對(duì)象的共同接口； 代理角色：代理對(duì)象角色內(nèi)部含有對(duì)真實(shí)對(duì)象的引用，從而可以操作真實(shí)對(duì)象，同時(shí)代理對(duì)象提
Pattern）是程序設(shè)計(jì)中的一種設(shè)計(jì)模式。 所謂的代理者是指一個(gè)類可以作為其它東西的接口。代理者可以作任何東西的接口：網(wǎng)絡(luò)連接、內(nèi)存中的大對(duì)象、文件或其它昂貴或無法復(fù)制的資源。 著名的代理模式例子為引用計(jì)數(shù)（英語：reference counting）指針對(duì)象。 當(dāng)一個(gè)復(fù)雜對(duì)象的多份副本須存在
現(xiàn)代大模型系統(tǒng)通常采用分離架構(gòu)： P節(jié)點(diǎn)：處理請(qǐng)求預(yù)處理和首Token生成（高計(jì)算負(fù)載）。 D節(jié)點(diǎn)：負(fù)責(zé)后續(xù)Token生成（高顯存占用）。測(cè)試時(shí)需分別監(jiān)控兩類節(jié)點(diǎn)的資源利用率。 三、五大核心性能指標(biāo)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) 指標(biāo) 定義 行業(yè)標(biāo)桿 影響因素 首Token延遲 用戶請(qǐng)求到首個(gè)Token返回的時(shí)間 ≤2秒（中等文本）
