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作者介绍:架构平台部四级专家,先后从事通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的设计-硬件和软件的结合,以及OS多个层面综合考虑系统设计,找出最优路...
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景,并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战,同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
作者介绍:高剑林,腾讯架构平台部,平台开发中心基础研发组组长。先后从事过通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的涉及—从硬件和软件的结合,以及O...
转自 http://www.361way.com/taobao-architecture/1948.html 出处《淘宝技术这十年》 一、个人网站 ...
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例,展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。...
来源:机器学习算法与自然语言处理 作者:白雪峰 本文为图文结合,建议阅读10分钟。 本文为大家解读如何简单明了的解释卷积,并且分享了学习中的一些方法案例。 首先...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学...
卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色—...
本文讲解了CNN(卷积神经网络)的前向传播算法,包括输入层、卷积层、池化层和全连接层,以及激活函数、损失函数和优化算法。同时,还介绍了一些常见的CNN架构,如L...
CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工...
2012年AlexNet在ImageNet大赛上一举夺魁,开启了深度学习的时代,虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现,但是Alex...
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性,以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括:Google使...
本文介绍了如何深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC,从计算性能、功耗、开发难度等方面进行了分析对比,并介绍了相关应用和未来发展趋势。
此处的本地DNS服务器,一般是ISP(Internet Service Provider)提供。ISP,即是互联网服务提供商。比如,我们熟知的电信,就是ISP。
HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机,如天气预报、油气勘探和金融建模。今天,数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系...
作者:tomoyazhang,腾讯 PCG 后台开发工程师 随着软件从 1.0 进化到 2.0,也即从图灵机演进到类深度学习算法。计算用的硬件也在加速从 CP...
在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系?通过查阅资料,我整理了这份简洁版...
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 Fin...
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭