模型优化工具 opt 准备opt 使用opt 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。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了opt 工具来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。 具体...

模型量化-静态离线量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddleSlim 2.2 准备模型和校准数据 2.3 配置校准数据生成器 2.4 调用静态离线量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-静态离线量化 1 简介 静态离线量化，使用少量校准数据计算量化因子，可以快速得到量化模型。使用...

Akka 和 Java 内存模型 Java 内存模型 Actors 和 Java 内存模型 Futures 和 Java 存储模型 Actors 和共享可变状态 Akka 和 Java 内存模型 使用 LightBend 平台（包括 Scala 和 Akka）的一个主要好处是简化了并发软件的编写过程。本文讨论了 LightBend 平台，特别...

模型和数据库 模型和数据库 模型准确且唯一的描述了数据。它包含您储存的数据的重要字段和行为。一般来说，每一个模型都映射一张数据库表。 模型 执行查询 聚合 搜索 管理器 执行原生 SQL 查询 数据库事务 多数据库 表空间（Tablespaces） 数据库访问优化 数据库工具 模型关联 API 用法示例

模型可视化方法 Paddle推理模式可视化 Lite优化模型可视化 Lite子图方式下模型可视化 模型可视化方法 Paddle Lite框架中主要使用到的模型结构有2种：(1) 为PaddlePaddle 深度学习框架产出的模型格式; (2) 使用Lite模型优化工具opt 优化后的模型格式。因此本章节包含内容如下： Paddle推理模型可...

模型量化-静态离线量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddleSlim 2.2 准备模型和校准数据 2.3 配置校准数据生成器 2.4 调用静态离线量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-静态离线量化 1 简介 静态离线量化，使用少量校准数据计算量化因子，可以快速得到量化模型。使用...

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...

3. 数据模型 3. 数据模型 3.1. 对象、值与类型 3.2. 标准类型层级结构 3.3. 特殊方法名称 3.4. 协程

模型和数据库 模型和数据库 模型准确且唯一的描述了数据。它包含您储存的数据的重要字段和行为。一般来说，每一个模型都映射一张数据库表。 模型 执行查询 聚合 搜索 管理器 执行原生 SQL 查询 数据库事务 多数据库 表空间（Tablespaces） 数据库连接优化 数据库工具 模型关联 API 用法示例

创建一个模型 创建一个模型 使用数据库从创建表开始。如何告诉 TypeORM 创建数据库表？答案是 - 通过模型。应用程序中的模型即是数据库中的表。 举个例子, 你有一个Photo 模型: export class Photo { id : number ; name : string ; descri...