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CRC校验怎么

CRC是众多校验方式的一种,校验的目的是为了检测数据的正确性。在详细介绍CRC计算之前,我们先来看两个常见的较为简单点的校验:串口通信中的奇偶校验和身份证号码的MOD 11-2校验。...先看奇偶校验,假设要发送8位数据10110101,奇校验是再加一位校验位,让这9位数据的1的个数为奇数。 10110101->101101010 奇校验 偶校验是让这9位数据1的个数为偶数。...我在网上找了两个计算CRC的软件,输入同样的数据,选择同样的算法,得到的结果一样, 这两个软件的对应关系如下: 把CRC Calculator Info 的这几个参数弄明白,CRC的过程你也就清楚了...最后得到余数:01111001 5) 由于RefOuT为False,所以余数不变,还为01111001 6) 由于Xorout为0,表示不用再取反,所以最终的结果就是01111001,即十六进制0x79 一个不过瘾

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力时代怎么」?「网融合」先发优势很重要!

譬如,中国移动早前积极投入力网络标准化工作,发布了国内首个《力感知网络技术白皮书》,推动力感知网络成为国际电联下一研究期重要方向。...“力泛在、网共生、智能编排、一体服务”的总体目标,推动力成为像水电一样“一点接入、即取即用”的社会级服务。...02 全方位布局“网融合” 移动云多管齐下 笔者了解到,移动云自2019年以来一直被设定为中国移动的“战略性主航道”业务,结合宏观政策和行业发展动向来分析,其也注定将在中国移动未来力网络的全局建设具有举足轻重的作用...首先,政策层面,去年12月国家发改委在《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》强调“推动力、算法、数据、应用资源进行集约化和服务化创新:加快建立完善云资源接入和一体化调度机制,以云服务方式提供力资源...,以力为核心进行信息数据处理,以构建高效、灵活、敏捷的力基础设施为目标,推进力和网络紧密融合。

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SSAS(3)_ssa怎么

在MOLAP模式下,数据是重复的,既存在数据源,也存在Cube,当cube处理时,数据由服务器从数据源进入Cube。MOLAP延迟性较高是因为只有当(物理)分区处理完后,新数据才会存在。...在实际,HOLAP只适用大型历史分区且查询不频繁。...在Profiler分析器,服务器发送并返回报表组合结果(2005年的销售统计)的Select语句被监测、显示了。...4)在SSMS,手动更新“dbo.FactInternetSales”表2008年最后一条记录的销售额+1000,返回Cube 3),会发现2008年的销售额发生变化,增加了1000。...1)在SSMS,打开AdventureWorksDW2008R2数据库的DimSalesTerritory表,更改“SalesTerritoryGroup”列,将France更改为“Pacific”

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「2020国AI力报告」重磅出炉:中国怎么解决GPT-3的力难题?

12月15日,IDC与浪潮联合发布了《2020-2021国人工智能计算力发展评估报告》。...力,也就是数据的处理能力,与数据、算法,并称为AI三要素。从GPT-3可以见得,如果没有强大的处理能力,模型的规模再大、再全面,也是纸上谈兵。可以说,力已经成为制约AI产业化发展的关键因素。...12月15日,权威分析机构IDC与浪潮联合发布《2020-2021国人工智能计算力发展评估报告》(以下简称《报告》)。...2020就快句号,未来的AI圈儿怎么走出感叹号 未来人工智能力发展的大方向是怎样的?《报告》给出来了几点重要趋势: 首先,技术层面。...浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC产品线总经理刘军表示,「现在的边缘端大家做了一些部署的尝试,做一些样板,场景怎么打通,要更进一步让边缘进入批量化,大规模上业务,我们还是要解决额定功耗条件下尽可能去提升力的核心问题

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世界力简史(

接上集:世界力简史(上) 在上一篇里,小枣君提到了ENIAC的诞生。 其实,在1945年-1948年,也就是我们中国还处于内战时期时,除了ENIAC诞生外,科技领域还发生了好几件大事。...经人引荐,他作为顾问,参与到了ENIAC的研究。...在冯·诺依曼撰写的总结报告《关于EDVAC的报告草案》,他详细阐述了一种制造电子计算机和进行程序设计的新思路,并设计了由运算器、逻辑控制、存储器、输入和输出设备组成的新型架构。...它改变了计算机产业的商业模式,标志着力不再仅为少数大型企业服务(大型机),而是开始昂首走向了普通家庭和中小企业。 技术蓄力 除了处理器之外,计算机存储设备和网络技术也有显著进步。...未完待续…… 敬请期待——《世界力简史(下)》 参考文献: 1、《计算机的发展历史汇总》,网络; 2、《力发展简史》, 庐山真容; 3、《世界上第一台个人电脑是哪台?》

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力即王道!千亿级AI大模型,没有「力网」怎么行?

利用GPT-3提供相关的快速语义搜索 其衍生版,侧重于代码生成Codex,不仅仅是模仿以前见过的代码,而且还会分析文档的字符串、注释、函数名称以及代码本身,从而生成新的匹配代码,包括之前调用的特定函数...通过自动混合并行模式实现了在2048卡力集群上的大规模分布式训练。 在预训练阶段,模型学习了40TB中文文本数据,并通过行业数据的样本调优提升模型在场景的应用性能。...现实的网络数据,有90%以上是图像与视频,其中蕴含了更多的知识。 而人类的信息获取、环境感知、知识学习与表达,都是采用跨模态的输入输出方式。...答案就两个字:力。 毕竟,人工智能发展的三要素:数据、算法和,无论是数据还是算法,都离不开力的支撑。 力从哪来?...如何提供力? 还是回到最初的模型上,这其中主要涉及到的有三个大类:图像处理,决策和自然语言处理。 那么在复杂模型的训练过程,需对上千亿个浮点参数进行微调数十万步,需要精细的浮点表达能力。

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