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十、GPU 与 AI 应用指南
911
2020-06-29
《KubeOperator v2.6 使用教程》
十、GPU 与 AI 应用指南 十、GPU 与 AI 应用指南 除了传统的无状态 Web 应用外,越来越多的数据库 Workload、实时计算 Workload、AI 机器/深度学习 Workload 会跑在 K8s 之上。其中,尤其是AI 机器/深度学习,天然适合运行在 K8s 之上。很多企业构建 K8s 集群就是专门用来运行机器/深度学习、通用 ...
openGauss事务
326
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
openGauss事务 transaction_isolation transaction_read_only xc_maintenance_mode allow_concurrent_tuple_update transaction_deferrable enable_show_any_tuples replication_type pgxc...
关键概念
2284
2020-08-25
《FISCO BCOS 2.5 技术文档》
关键概念 区块链是什么 账本 区块 交易 账户 世界状态 共识机制 节点 共识算法 智能合约 智能合约生命周期 智能合约虚拟机 图灵完备 联盟链概念分析 性能 性能指标 性能优化 安全性 准入机制 权限控制 隐私保护 物理隔离 治理与监管 联盟链治理 快速部署 数据治理 运维监控 监管审计 关键...
PolarDB IMCI 的 TopK 查询执行优化
17
2024-12-17
《数据库内核月报》
PolarDB IMCI 的 TopK 查询执行优化 背景 业界方案调研 基于Priority Queue的TopK算法 归并排序时基于offset和limit做truncate Self-sharpening Input Filter 问题分析 方案设计 总体设计 SIMD Accelerated Self-sharpening Input...
08. 计算属性
1273
2018-10-17
《Vue.js入门课程》
计算属性 知识点 computed 源文件 小马视频频道 计算属性 知识点 computed computed 处理元数据,便于进行二次利用。(比如:消费税自动计算功能) <div id = "myApp" > 今年3月3日发卖的任天堂新一代主机Switch的价格是:{{price}}円,含税价格为:{{pric...
资源配置指南
1408
2019-08-25
《Angel v3.0 全栈机器学习平台文档》
Angel资源配置指南 Master Worker资源 1. Worker个数预估 2. Worker内存预估 3. Worker CPU VCore数预估 PS资源 1. PS个数预估 2. PS内存预估 3. PS CPU VCore个数预估 Logistic Regression参数配置 Angel资源配置指南 A...
配置你的云平台防火墙
926
2020-05-03
《Kubernetes v1.18 任务手册》
配置你的云平台防火墙 准备开始 负载均衡(LoadBalancer)服务的访问限制 谷歌计算引擎 (Google Compute Engine) 配置你的云平台防火墙 许多云服务提供商(比如 谷歌计算引擎)定义防火墙以防止服务无意间暴露到互联网上。 当暴露服务给外网时,你可能需要在防火墙上开启一个或者更多的端口来支持服务。 本文描述了这个过程,...
6. 创建计算字段
2797
2018-10-22
《MySQL基础笔记》
第七章 创建计算字段 计算字段 字段(field) 拼接字段 拼接(concatenate) 别名 执行算术计算 第七章 创建计算字段 如何创建计算字段以及怎么样从应用程序中使用别名。 计算字段 存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式,例如: 显示两个信息,但不是在用一个表 不同列中,但程序需要把他们作为一个格式的字...
远程调试
1813
2020-03-27
《ASP.NET Core 3.1 微软官方教程》
Visual Studio 中的 Azure 上的远程调试 ASP.NET CoreRemote Debug ASP.NET Core on IIS in Azure in Visual Studio 本文内容 必备条件Prerequisites 网络要求Network requirements 在 Visual Studio 计算机上创建 ASP....
AlexNet
1647
2020-05-04
《百度架构师手把手带你零基础入门深度学习》
AlexNet AlexNet 通过上面的实际训练可以看到,虽然LeNet在手写数字识别数据集上取得了很好的结果,但在更大的数据集上表现却并不好。自从1998年LeNet问世以来,接下来十几年的时间里,神经网络并没有在计算机视觉领域取得很好的结果,反而一度被其它算法所超越,原因主要有两方面,一是神经网络的计算比较复杂,对当时计算机的算力来说,训练神经...
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