webrtc高斯分布和似然比SEARCH AGGREGATION
回答:對于ucloud高斯數據庫我簡單說幾點吧，個人根據各種公開信息歸納整理。1、基于PostgreSQL：高斯數據庫并非完完全全自研，其是基于PostgreSQL9.2研發而來，這個性質有點類似于深度Linux、紅旗Linux、麒麟等國產桌面系統基于開源的Linux系統深度開發而來。PostgreSQL是加州大學在上世紀80年代開發的對象關系型數據庫，經過多年的發展已經變得非常強大，2019年Post...
ysl_unh
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回答:分布式架構是軟件系統分布式系統存儲是基于存儲、服務器、數據庫技術、容災熱備等技術的系統集成數字經濟時代，各個企業、個人都在生產數據，利用數據，數據也在社會中不斷流動、循環，為這個時代創造著價值與機遇。盡管數據如此珍貴，但我們仍然會聽到在集中式存儲場景中，由于網絡攻擊、火災、地震而造成數據故障、丟失等問題。為了防止數據出現故障、數據丟失、服務器出錯、數據無法恢復等情況，越來越多企業開始把集中存儲轉變...
cocopeak
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回答:分布式處理，分布式系統(其實也包含分布式存儲系統)一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標，但是專業指標是CAP指標，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統的設計中，沒有一種設計可以同時滿足一致性，可用性和分區容錯性。所以一個好的分布式系統，必須在架構上充分考慮上述指標。分布式系統設計中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統中被大量使用。分布式系統的可...
lolomaco
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回答:從計算機資源的發展來看，個人認為可以分為三個階段：最為早期的共享式，后來的單體式，到現在的分布式。這個發展的原因，都是基于計算資源的需求。早期一臺服務unix服務器，連接多個終端，每個終端單獨獲取計算資源，其實跟現在的云計算感覺很類似，計算資源都放在服務器端，終端比較簡單。這是早期對計算資源的需求和提供的計算能力之間的供需關系決定的。后來，隨著計算機的發展，對計算資源的需求的不斷增加，單體式的計算...
lavnFan
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回答:首先解釋一下什么是本地儲存，什么是分布式存儲，分布式網絡存儲是通過網絡。采用可擴展的網絡系統結構，建立多臺存儲服務器分擔和分散存儲負荷，（例如像微信淘寶等。在多個地區建立服務器集群）利用位置服務器位置地區存儲信息，它的特點是提高了系統的可靠性、可用性和存取效率快速的吞吐量，還易于擴展，通過不斷的增加來調節。也可將所有文件存儲到不同的辦公室或者企業集團所有的電腦內，這種叫做小的分布式存儲。通俗的解釋...
Scliang
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...如果我們假設估計的輸出值 y 連續，則公式（2）可以在高斯分布模型下重構為：其中 y_i 表示通過卷積神經網絡模型得到的非線性映射輸出，表示第 i 個輸出像素的估計平均值。表示方差，一般來說方差是已知的，而不是通過學...
... Bayesian regularization method 貝葉斯規則化方法 Gaussian prior 高斯先驗概率 MAP 極大后驗估計 maximum likelihood estimation 極大似然估計 activation function 激活函數 tanh function 雙曲正切函數 non-convex function 非凸函數 ...
...q(x|z)q(z),p(x,z)=p?(x)p(z|x)，其中 q(x|z),p(z|x) 帶有未知參數的高斯分布而 q(z) 是標準高斯分布。最小化的目標是：EM算法在 VAE 中我們對后驗分布做了約束，僅假設它是高斯分布，所以我們優化的是高斯分布的參數。如果不作此假設...
...不完全相同，這些概念也經常被混淆。 Gaussian naive Bayes（高斯樸素貝葉斯） 處理連續數據的時候，一個比較典型的假設是與每個分類相關的連續值是按照高斯分布分布的。假設訓練集中包含連續值 x，我們按照類別將數據分類，...
...有可能導致這樣結果的模型參數值。 定義 給定一個概率分布 ${displaystyle D}?$ ，已知其概率密度函數（連續分布）或概率質量函數（離散分布）為 $f_D?$，以及一個分布參數 ${displaystyle heta }?$ ，我們可以從這個分布中抽出一...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
snifes
