网络和总线 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 525 12.4.7 更多延迟 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 525 12.5 多GPU训练 Medicine），一些专业的 注释员会检查每一篇在PubMed中被索引的文章，以便将其与Mesh中的相关术语相关联（Mesh是一个大约 有28000个标签的集合）。这是一个十分耗时的过程，注释器通常在归档和标记之间有一年的延迟。这里，机器 学习算法可以提供临时标签，直到每一篇文章都有严格的人工审核。事实上，近几年来，BioASQ组织已经举 1.3. 各种机器学习问题 25 办比赛14来完成这项工作。 搜索 有时 参数。 一旦我们知道输入维数是20，框架可以通过代入值20来识别第一层权重矩阵的形状。识别出第一层的形状后， 框架处理第二层，依此类推，直到所有形状都已知为止。注意，在这种情况下，只有第一层需要延迟初始化， 但是框架仍是按顺序初始化的。等到知道了所有的参数形状，框架就可以初始化参数。 小结 • 延后初始化使框架能够自动推断参数形状，使修改模型架构变得容易，避免了一些常见的错误。 • 我

低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 热性能差 不够智能 的空调控 制系统 空调缺乏对整个环境 的全面感知 空调对温度的控制 存在延迟 多 维 感 知 温 度 预 测 控 制 2. 研究目标 对数据机房的温度进行预测 ⚫ 根据机房的历史运行数据变化预测未来 XX 分钟机房的温度值，从而实现空调的预测控制。 风机状态 服务负载

ird MXNet 演示： https://35.161.116.218/notebooks/money_predict.ipynb 将文本转化为 生活化语音 47 种语音 24 种语言 低延迟、实时 全托管 Polly: 生活化的语音服务 Voice Quality & Pronunciation 1. 自动化、精准的文本处理 2. 智能化的且易于理解 3. 将语义加入文本当中

数据有序性：数据乱序会导致样本穿越的现象 • Log Join框架  双流拼接框架，通过组合方式支持多流拼接  基于Event Time的Window机制拼接方式  基于Low Watermark解决流乱序、流延迟等流式常 见问题 流式拼接框架 • Low Watermark机制  定义了流式数据的时钟，不可逆性  Smooth low watermark：异常数据时间跳变 流式拼接 • Checkpoint解决不重不丢问题

样本拼接 定时轮询 Kafka Hdfs 样本输出 3 在线机器学习-实时样本生成 • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走 • 定时轮寻，最长N分钟等待 • Kafka 堆积监控，实时报警 • 如何解决内存问题 • 调整内存参数 • 关闭多余的监控点 • 如何异常处理 • 自动化监控与修复系统

Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 网络模型 • 越来越多的应用场景，云服务，Android，iOS, 闸机嵌入式 • 越来越复杂的限制条件， 内存，功耗，延迟 • 越来越多的数据量，图像从百万到千万，数据从图像到视频 • 越来越复杂的网络结构，从Resnet，ResNeXt，DenseNet，DPN，SENET SACC2017 加快训练速度 -

写入图片数据 tf.summary.image('img',x,step=step,max_outputs=9) time.sleep(5) # 延迟 5s，再此循环 15.3.2 样本预处理 上面我们在构建数据集类时通过__init__函数来完成数据集所有样本路径的加载工作。 由于目前我们的 images 和 labels 列表