大约有 2,000 项符合查询结果(耗时:0.0087秒) [XML]

https://www.tsingfun.com/it/os... 

tcp加速技术解决方案 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...线性增长。 因为内核实现的限制,多个核心会竞争一些全局性的锁, 比如listen socket锁,后面会看到具体锁的实现和优化方案。 多核优化原则 通过网卡多队列的支持, 就可以有效利用多核心。 网卡收到数据包后,把相同的t...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。 Deep Learning,深度学习,笔记
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。 Deep Learning,深度学习,笔记
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。 Deep Learning,深度学习,笔记
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。 Deep Learning,深度学习,笔记