部署模型 集群模型 单一集群 多集群 网络模型 单一网络 多网络 控制平面模型 身份和信任模型 网格内的信任 网格之间的信任 网格模型 单一网格 多网格 租户模型 命名空间租赁 集群租户模型 相关内容 部署模型 当您将 Istio 用于生产环境部署时，需要回答一系列的问题。 网格将被限制在单个 集群 中还是分布在多个...

支持模型 支持模型 目前已严格验证28个模型的精度和性能，对视觉类模型做到了较为充分的支持，覆盖分类、检测和定位，包含了特色的OCR模型的支持，并在不断丰富中。 类别 类别细分 模型 支持平台 CV 分类 MobileNetV1 ARM，X86，NPU，RKNPU，APU CV 分类 MobileNetV2 ARM，X86，NPU CV 分类 ...

制作模型 制作模型 简介 模式 网格 简介 结构 基本体 工具 选择 编辑 属性 UVs 网格分析 重拓扑 曲线 简介 工具 结构 基本体 选择 编辑 属性 曲线显示 曲面 简介 工具栏 结构 基本体 选择 编辑 属性 融球 简介 工具栏 结构 基本体 编辑 属...

制作模型 制作模型 简介 模式 网格 简介 结构 基本体 工具 选择 编辑 属性 UVs 网格分析 重拓扑 曲线 简介 工具 结构 基本体 选择 编辑 属性 曲线显示 曲面 简介 工具栏 结构 基本体 选择 编辑 属性 融球 简介 工具栏 结构 基本体 编辑 属...

保存模型 概述 保存CheckPoint格式文件 CheckPoint配置策略 导出MINDIR格式文件 导出AIR格式文件 导出ONNX格式文件 保存模型 Linux Ascend GPU CPU 模型导出 初级 中级 高级 概述 在模型训练过程中，可以添加检查点(CheckPoint)用于保存模型的参数，以便进...

支持模型 支持模型 目前，Paddle-Lite已严格验证28个模型的精度和性能。对视觉类模型做到了充分的支持，覆盖分类、检测和定位，也包含了特色的OCR模型的支持。对NLP模型也做到了广泛支持，包含翻译、语义表达等等。 除了已严格验证的模型，Paddle-Lite对其他CV和NLP模型也可以做到大概率支持。 类别 类别细分 模型 支持平台 CV...

模型开发 模型开发 本部分将介绍飞桨框架2.0的开发流程。 为了快速上手飞桨框架2.0，你可以参考 10分钟快速上手飞桨 ; 当完成了快速上手的任务后，下面这些模块会阐述如何用飞桨框架2.0，实现深度学习过程中的每一步。具体包括： 数据集定义与加载 : 飞桨框架数据加载的方式，主要为paddle.io.Dataset + paddle.i...

声明模型 简单示例 一对多(one-to-many)关系 多对多(many-to-many)关系 声明模型 通常下，Flask-SQLAlchemy 的行为就像一个来自 declarative 扩展配置正确的 declarative 基类。因此，我们强烈建议您阅读 SQLAlchemy 文档以获取一个全面的参考。尽管如此，我们这里还是给出了...

线程模型 说明 IO与Work线程 业务线程 切换类型 线程模型 说明 本文主要介绍 Apache ShenYu 的线程模型，以及各种场景的使用。 IO与Work线程 Apache ShenYu 内置依赖 spring-webflux ， 而其底层是使用的是 netty ，这一块主要是使用的 netty 线程模型。 业务线程...

glTF 模型 URI 解析 转换关系 glTF 场景 场景根节点 节点转换 网格渲染器 glTF 网格 glTF 基元体 glTF 蒙皮 glTF 材质 glTF 贴图 glTF 图像 glTF 动画 glTF 模型 Creator 支持 glTF 2.0 及更早的文件格式。 URI 解析 Creator 支持 glTF...