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RSS订阅原创 网络故障定位学习
这个存在许多问题，比如我是直接列出所有可能的情况，但这样太麻烦了，而且普适性太低，我觉得可以用动态规划算法来完成；同时，我只列出了其中一种情况，其他情况还需要再写。通过蓝图和存在故障的物理图矩阵找到错误的地方，并输出蓝图和存在故障的物理图点的对应。//得出蓝图为三个点的数组haosan等等。//对应蓝图和故障图的点并得出出故障的位置。直接列出所有情况，直到找到故障可能的位置。//输入蓝图和故障图,使用数组。
2024-05-06 14:52:49
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原创 “benchmark”学习成果
4. 面向AI应用程序的benchmark，如AIBench（搜索引擎，社交网络和电子商务），HPC AI500（图像识别，对象检测，图像生成和序列预测），Edge AIBench（用于端到端边缘计算的基准组件，包括四个典型的应用场景：ICU患者监护仪，监控摄像头，智能家居和自动驾驶汽车），AIoT Bench（全面的基准套件，用于评估移动和嵌入式设备的AI能力）。需要选择成熟的、知名的，最好是中立机构提供的、开源的测试工具，防止工具带来的偏差，甚至陷阱。四.对benchmark的使用[3][4][5]
2024-03-03 23:15:28
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空空如也
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