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- 優(yōu)化函數(shù)深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 時間：2021-07-01 23:27:28 數(shù)據(jù)庫 mysql 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)函數(shù)是對一些業(yè)務邏輯的封裝，以完成特定的功能。系統(tǒng)函數(shù)可以有參數(shù)，也可以沒有參數(shù)。系統(tǒng)函數(shù)執(zhí)行完成后會返回執(zhí)行結(jié)果。來自：百科timeout Integer 函數(shù)執(zhí)行超時時間，超時函數(shù)將被強行停止，范圍3～900秒，可以通過白名單配置延長到12小時，具體可以咨詢?nèi)A為云函數(shù)工作流服務進行配置 handler String 函數(shù)執(zhí)行入口 規(guī)則：xx.xx，必須包含“. ” 舉例：對于node.js函數(shù)：myfunction來自：百科
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FaaS的工作原理 事件驅(qū)動架構(gòu) 函數(shù)即服務（FaaS）基于事件驅(qū)動模型，函數(shù)執(zhí)行由特定事件觸發(fā)，例如HTTP請求、消息到達或文件上傳 函數(shù)部署 開發(fā)者將功能封裝為獨立函數(shù)并部署到函數(shù)即服務（FaaS）平臺，無需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施 資源管理與按需執(zhí)行 函數(shù)在收到事件時啟動，平臺自動分配來自：專題s 相關(guān)推薦 API概覽 修訂記錄 交互界面配置:操作步驟 配置函數(shù)異步:配置說明 重試機制 API概覽:Data+接口 API概覽 設(shè)置函數(shù)異步配置信息:響應參數(shù) loader-tool工具使用指導:概述 獲取函數(shù)異步配置信息:響應參數(shù) 開發(fā)和應用Hive UDF:配置Hive來自：百科
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華為云計算 云知識 修改函數(shù)版本別名信息UpdateVersionAlias 修改函數(shù)版本別名信息UpdateVersionAlias 時間：2023-08-09 11:10:49 API網(wǎng)關(guān) 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 修改函數(shù)版本別名信息。 調(diào)試 您可以在API來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 函數(shù)服務的應用場景 函數(shù)服務的應用場景 時間：2020-10-13 17:06:38 函數(shù)服務（FunctionStage）是一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務。通過函數(shù)服務，只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設(shè)置運行的條件，無需配置和管理服務器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。來自：百科![]()
API概覽 修訂記錄 函數(shù)工作流:獲取指定函數(shù)的版本列表 設(shè)置函數(shù)異步配置信息:響應參數(shù) 獲取函數(shù)異步配置信息:響應參數(shù) 設(shè)置函數(shù)異步配置信息:請求參數(shù) 獲取函數(shù)異步配置列表:響應參數(shù) 配置函數(shù)異步:配置說明 重試機制 概述 添加自定義合規(guī)規(guī)則:添加自定義合規(guī)規(guī)則 獲取指定函數(shù)的版本列表:響應參數(shù)來自：百科![]()
云知識 函數(shù)工作流有哪些功能 函數(shù)工作流有哪些功能 時間：2020-09-22 10:50:53 函數(shù)工作流是一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設(shè)置運行的條件，無需配置和管理服務器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。 函數(shù)管理 提供控制臺管理函數(shù)。來自：百科![]()
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FunctionGraph 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設(shè)置運行的條件，無需配置和管理服務器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。此外，按函數(shù)實際執(zhí)行資源計費，不執(zhí)行不產(chǎn)生費用 立即使用來自：百科![]()
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IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。來自：百科![]()
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模型開發(fā)部署依賴昂貴的異構(gòu)資源。傳統(tǒng)的異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定分配，單一推理函數(shù)包含CPU和XPU操作，操作CPU時XPU空閑，操作XPU時CPU空閑，資源利用率低。元戎獨創(chuàng)的純XPU異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定解耦，用戶可把不同類型資源的操作寫成不同的函數(shù)，執(zhí)行時分解到不同算力處理器上，無閑置資源。來自：百科
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