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    本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章
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    在Source機器上啟動微服務(wù),通過健康檢查和初始化調(diào)用后,進行Checkpoint,停止服務(wù),生成進程快照信息; 在Source機器上將進程快照信息和微服務(wù)所有相關(guān)依賴,進行壓縮,加密生成內(nèi)存快照包,并上傳至云端存儲。 在Target機器上從持久化存儲中下載對應(yīng)微服務(wù)的內(nèi)存快照包,進行解壓恢復(fù)。
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