两个线程通过一个队列进行交互,分别冲当生产者和消费者,通过线程信号量和 GPU 流上的事件进行信号同步,实现二级流互相 overlap。 和其他任何使用 GPU 类似的硬件作为加速器的系统一样,追求 100% 的利用率一直是所有工程师的终极目标。
各类驾驶数据、车况数据可通过车联网上传至车企数据运营平台,帮助监测车辆异常状态,并为车主提供更便捷的售后服务。 业务难题 在大规模车辆运营的情况下,如何快速识别车主的异常驾驶情况,针对性提供售后支持是汽车服务行业提高服务效率的关键瓶颈。 解决思路 通过EasyDL结构化数据场景表格预测任务类型,快速构建车辆碰撞智能识别AI预测模型,可以快速自动识别驾驶事故、预判事故严重程度,保障驾驶员安全。
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例如,在酒店、饭店、各相关企事业单位食堂及居民小区等存在天然气这类有毒有害气体的场景下,一旦气体浓度超过报警设定值,燃气报警器将发出声光报警信号,同步通过物联网平台将报警信息实时发送到负责人或管理人的电脑上或手机上,达到对燃气泄漏第一时间响应与处理。 值得一提的是,利用AI技术对历史数据进行模型训练,进一步进行全网智能调节、分输站智能调压、分时段控制、负荷预测等。
如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 3 RS232_TX-3 UART_TX-3 输出 缺省为RS232_TX-3信号,如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 4 RS232_RX-1 UART_RX-1 输入 缺省为RS232_RX-1信号,如需配置为3.3V或者5V串口须更改硬件跳线电阻 5 RS232_TX-1 UART_TX-1 输出 缺省为RS232_TX-1信号
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在 HPC 里面,两阶段 I/O 要做的就是想办法把那些小 I/O 汇聚成大 I/O。具体是这样做的,从那些参与计算的进程里面去挑选出来一些 I/O 进程,由这些进程去负责存储设备数据的读写,不同的进程负责的部分不重叠,最好和存储设备能够一一对应上。这样其它进程如果想要访问数据的时候,会路由到具体负责的进程上去处理,由这个进程统一处理。
本文使用Blackhole中随机森林算法对希格斯玻色子的信号进行预测,并采用准确率评估指标对模型性能进行评估。参考kaggle竞赛-希格斯玻色子机器学习挑战,HIGGS数据集由加利福尼亚大学机器学习与智能系统中心提供,用于预测希格斯玻色子的信号。 训练数据集点击 这里 下载。 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: # Blackhole train demo #!
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