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- 半精度浮點(diǎn)數(shù)能干啥 內(nèi)容精選 換一換
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科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件來自：百科ZONE] 只用于一日內(nèi)時間。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值：00:00:00。最大值：24:00:00。 8字節(jié) TIME [(p)] [WITH TIME ZONE] 只用于一日內(nèi)時間，帶時區(qū)。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值：00:00:0來自：專題
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用于預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準(zhǔn)模型，可融合多個基準(zhǔn)模型提升預(yù)測精度并減少誤報和漏報的情況 盤古科學(xué)計算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI方法，1小時-7天預(yù)測精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法（歐洲氣象中心的operational IFS）。預(yù)測包來自：專題
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GaussDB 開發(fā)在字段設(shè)計時，基于查詢效率的考慮，一般遵循以下原則： 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型：擇數(shù)值類型時，在滿足業(yè)務(wù)精度的情況下，選擇數(shù)據(jù)類型的優(yōu)先級從高到低依次為整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、NUMERIC。 2、當(dāng)多個表存在邏輯關(guān)系時，表示同一含義的字段應(yīng)該使用相同的數(shù)據(jù)類型。 3、對于字符串?dāng)?shù)據(jù)來自：專題![]()
析。 超時時間 分析操作的最大超時時間為60秒。 Double類型的字段值位數(shù) Double類型的字段值最多52位。 如果浮點(diǎn)數(shù)編碼位數(shù)超過52位，會造成精度損失。 IP函數(shù)時效性 IP函數(shù)是可以分析IP地址所屬的國家、省份、城市及對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商，該函數(shù)依賴的后臺數(shù)據(jù)庫每半年更來自：專題![]()
來自：百科![]()
Ø支持圖像中身份證任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。 Ø支持少量扭曲，扭曲后圖像中的身份證長寬比與實(shí)際身份證相差不超過10%。 Ø能處理反光、暗光等干擾的圖片但影響識別精度。 Ø目前只支持識別單張身份證的正面或者反面。 Ø文字識別服務(wù)屬于公有云服務(wù)，線上用戶資源共享，如果需要多并發(fā)請求，請?zhí)崆奥?lián)系我們。 駕駛證識別來自：專題![]()
將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個部分，分別測試幾個部分的精度然后繪圖。 特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內(nèi)的F1值 ，用于判別模型對哪個特征范圍內(nèi)的圖片效果較好。 物體檢測 物體檢測評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 數(shù)據(jù)集中不同類別的圖像框個數(shù)統(tǒng)計。來自：百科![]()
，對接多種端側(cè)計算設(shè)備。 1.端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場景，節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析，大大減少上云數(shù)據(jù)流量，節(jié)約存儲成本。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學(xué)習(xí)模型。來自：百科![]()
并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的來自：百科![]()
全”。 防治高空拋物，我們在行動！隨著人工智能技術(shù)在算力和算法方面的突破，博思廷與華為機(jī)器視覺聯(lián)合推出高空拋物智能防控解決方案，將博思廷高精度智能算法內(nèi)嵌至華為軟件定義攝像機(jī)中，實(shí)現(xiàn)對高空拋物事件的實(shí)時精準(zhǔn)追溯及預(yù)警，同時對高空拋物行為形成警示。 華為+博思廷聯(lián)合解決方案 方案亮點(diǎn)來自：云商店![]()
科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件來自：專題![]()
科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件來自：專題![]()
發(fā)保護(hù)機(jī)制，將部分請求轉(zhuǎn)發(fā)至不健康服務(wù)提供者實(shí)例，達(dá)到限流的作用，雖然損失了部分流量，但是保證了服務(wù)的可用性。 保護(hù)閾值的范圍是0-1的浮點(diǎn)數(shù)，0表示無論如何不觸發(fā)閾值保護(hù)，1表示無論如何都會觸發(fā)閾值保護(hù)。 配置管理 支持配置文件的創(chuàng)建、刪除、導(dǎo)入導(dǎo)出，支持多種配置文件格式。當(dāng)用來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計算機(jī)系統(tǒng)主要用于科學(xué)計算，處理的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)，如整數(shù)浮點(diǎn)數(shù)等等。而廣義的數(shù)據(jù)有多種形式，包括數(shù)字文字、靜止的圖形、圖像、音頻、動態(tài)的視頻等各種形式的信息，他們都可以經(jīng)過數(shù)字化存入計算機(jī)里面。數(shù)據(jù)除來自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天，甚至幾個小時，并且模型的精度更高，魯棒性也更強(qiáng)。相對于傳統(tǒng)的作坊式來自：百科![]()
科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件來自：專題![]()
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GPU卡，單實(shí)例最大支持4張P100顯卡，如果需要使用單機(jī)8張P100顯卡，可以使用裸金屬服務(wù)器 提供GPU硬件直通能力 單精度能力9.3 TFLOPS，雙精度能力4.7 TFLOPS 最大網(wǎng)絡(luò)帶寬10Gb/s 使用800GB的NVMe SSD卡作為本地臨時存儲 完整的基礎(chǔ)能力網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
計算加速 業(yè)界獨(dú)家實(shí)現(xiàn)容器100%卸載，服務(wù)器資源和性能雙零損耗。 網(wǎng)絡(luò)加速 采用獨(dú)創(chuàng)的容器直通網(wǎng)絡(luò)，讓兩層網(wǎng)絡(luò)變成一層，端到端連通時間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，來自：專題
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