bf16 类型的 矩阵乘法计算进行优化，该优化将纯矩阵乘法的运算速度提升 3 倍以上，对深度学习推理任务性能 提升明显。目前，该成果已经被集成进 OpenBLAS 和 PyTorch 中。 • 本次演讲，将向大家介绍我们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python + AI 优化工作，以及在 ARM 云平台上部署 Python + AI 任务的最佳实践。 深度学习 • 广泛使用的深度学习框架

8.20 例如，一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中，65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变，那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少？ >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65

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二项分布。 例如，一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲和一 场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中，65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏好没有发 生改变，那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少？ >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65

二项式分布 。 例如，一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中，65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变，那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少？ >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65

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二项分布。 例如，一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中，65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变，那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少？ 9.7. statistics --- 数学统计函数 331 The Python

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二项式分布 。 例如，一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中，65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变，那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少？ >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65