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- 矩陣寫成向量 內(nèi)容精選 換一換
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精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預測的正例數(shù)和實際正例總數(shù)的比值,這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預測正確的個數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確來自:百科大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 2. 查詢高性能,萬億數(shù)據(jù)秒級響應 GaussDB (DWS)后臺通過算子多線程并行執(zhí)行、向量化計算引擎實現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行,以及LLVM動態(tài)編譯減少查詢時冗余的條件邏輯判斷,助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。 GaussDB(DWS)支持來自:百科
- 矩陣寫成向量 相關內(nèi)容
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一句話識別 :可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉換。對于用戶上傳的二進制音頻格式數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應的文字。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進行識別,轉寫成文字,提供不同領域模型,具備良好的可擴展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術,對特定領域場景和語料進行優(yōu)化,識別率達到業(yè)界領先。來自:百科語音對應的文字,支持的語言包含中文普通話、方言。 錄音文件識別 對于錄制的長語音進行識別,轉寫成文字,提供不同領域模型,具備良好的可擴展性,支持熱詞定制。 對于錄制的長語音進行識別,轉寫成文字,提供不同領域模型,具備良好的可擴展性,支持熱詞定制。 電話通信的語音撥號 特別是在中、來自:專題
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時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器,以及當前 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機器碼級別的向量計算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點內(nèi)和節(jié)點間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計劃的本機代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能,為用來自:百科
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