分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
IT文库
搜索
注册
登录
分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
IT文库
搜索
注册
登录
搜索
书栈网 · BookStack
本次搜索耗时
0.030
秒,为您找到
263961
个相关结果.
搜书籍
搜文档
数据上下行格式
93
2024-08-10
《Neuron v2.9 中文文档》
数据上下行格式 数据上报 上报主题 Tags 格式 Values 格式 读 Tags 请求 请求体 响应 响应体 写 Tag 请求 请求体 写一个 Tag 写多个 Tag 响应 响应体 数据上下行格式 以下内容描述 Neuron MQTT 插件如何上报采集的数据,以及如何通过 MQTT 插件实现读写点位数据。 注意下文...
下推计算结果缓存
600
2021-04-19
《TiDB v5.0 用户文档》
下推计算结果缓存 配置 特性说明 检验缓存效果 使用 EXPLAIN ANALYZE 查看 Grafana 监控面板 title: 下推计算结果缓存 下推计算结果缓存 TiDB 从 4.0 起支持下推计算结果缓存(即 Coprocessor Cache 功能)。开启该功能后,将在 TiDB 实例侧缓存下推给 TiKV 计算的结果,在部...
components包下文件描述
2438
2020-01-16
《Jeecg-Boot 技术文档 v2.0》
components包下文件描述 components包下文件描述 1._util 存放自定义函数 详细见代码注释 ...
概述
514
2021-05-23
《Dapr v1.1 官方中文文档》
W3C 跟踪上下文概述 介绍 背景 场景 Dapr 在服务之间生成和传播跟踪上下文 您需要在服务之间传播或生成跟踪上下文 W3C 跟踪标头 跟踪上下文 HTTP 标头格式 Traceparent 标头 Tracestate 标头 跟踪上下文 gRPC 标头格式 相关链接 W3C 跟踪上下文概述 使用Dapr进行W3C追踪的背景和...
模型优化工具 opt
1273
2021-05-20
《Paddle Lite v2.9 教程》
模型优化工具 opt opt 下载和使用方法 方法一: 通过Python 安装和调用 opt 工具 方法二: 下载和调用 opt 可执行文件 合并x2paddle和opt的一键脚本 模型优化工具 opt Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的训练模型,其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等方法。为了使优化过程更...
资源关联规则
148
2023-05-26
《KubeVela v1.8 中文文档》
资源关联规则 版本:v1.8 资源关联规则 资源关联规则 主要规定了:一个类型的 Kubernetes 资源可能包含哪些类型的子资源。它的主要作用是帮助 KubeVela 建立应用所纳管资源的拓扑关系。举例来说,系统中已经内置了这样的一条资源关联规则:Deployment 类型的资源下面的子资源只可能是 ReplicaSet ,而 ReplicaS...
10. Rust 循环语句
433
2024-03-04
《从零蛋开始学 Rust》
十、Rust 循环语句 10.1 Rust 中的循环 10.2 for 循环语句 10.2.1 for 循环语句的语法格式 10.2.2 范例: 基本的 for…in 循环 10.3 while 循环 10.3.1 while 语句的语法格式 10.3.2 范例: 基本的 while 循环 10.4 loop 循环 10.4.1 loop 语句...
下推计算结果缓存
290
2023-05-08
《TiDB v6.5 中文文档》
下推计算结果缓存 配置 特性说明 检验缓存效果 使用 EXPLAIN ANALYZE 查看 Grafana 监控面板 下推计算结果缓存 TiDB 从 4.0 起支持下推计算结果缓存(即 Coprocessor Cache 功能)。开启该功能后,将在 TiDB 实例侧缓存下推给 TiKV 计算的结果,在部分场景下起到加速效果。 配置 Co...
下推计算结果缓存
128
2024-06-16
《TiDB v8.1 中文文档》
下推计算结果缓存 配置 特性说明 检验缓存效果 使用 EXPLAIN ANALYZE 查看 Grafana 监控面板 下推计算结果缓存 TiDB 从 4.0 起支持下推计算结果缓存(即 Coprocessor Cache 功能)。开启该功能后,将在 TiDB 实例侧缓存下推给 TiKV 计算的结果,在部分场景下起到加速效果。 配置 Co...
四:Alpha Beta 剪枝算法
3128
2021-09-16
《五子棋AI教程 第二版》
剪枝是必须的 Alpha Beta 剪枝原理 代码实现 优化效果 剪枝是必须的 上一篇讲了极小化极大值搜索,其实单纯的极小化极大值搜索算法并没有实际意义。 可以做一个简单的计算,平均一步考虑 50 种可能性的话,思考到第四层,那么搜索的节点数就是 50^4 = 6250000 ,在我的酷睿I7的电脑上一秒钟能计算的节点不超过 5W 个,那么 6...
1..
«
7
8
9
10
»
..100