客户: 深圳市某派科技有限公司 委托我司进行数字化营销与平台架构方案设计与实施,要求前期投入低,效用大。意味着这是一套低成本高效率的架构,基于这个因素,我们设计了这套完整的架构,在脱敏和不涉及保密前提下,提供基本报告供学习和研究使用。 1.
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2025 - 05 19
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- 技术博客
客户: 深圳市某派科技有限公司 委托我司进行数字化营销与平台架构方案设计与实施,要求前期投入低,效用大。意味着这是一套低成本高效率的架构,基于这个因素,我们设计了这套完整的架构,在脱敏和不涉及保密前提下,提供基本报告供学习和研究使用。 1.
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1. 数据结构说明 在深度学习模型中,不同的数据类型(或数据结构)直接影响计算精度和内存需求。以下是常见的几种数据类型及其特点: 32位浮点数(FP32): 每个参数占用 4字节(32位 = 4字节)。 提供最高精度,适用于需要高精度的训练场景。 内存需求最大。 16位浮点数(FP16): 每个参数
精度的实际影响及举例说明 不同数据类型(FP32、FP16、INT8等)精度的实际影响,这是一个很关键的问题,因为精度不仅影响内存需求,还直接关系到模型输出质量、推理稳定性以及适用场景。以下会详细解释精度的实际影响,并通过具体例子说明在不同场景下,精度差异如何体现。 1. 精度的实际影响 精度的影响
注意: 本方案已脱敏并不包含敏感和涉密信息,来源客户名称已使用代称。 来源客户: 深圳意某技有限公司 需求: 客户原来没有局域网内网,办公场所分布在不同楼层,并独立使用宽带,客户需求组建一个局域网,并构建内部共享服务,但原来的宽带不能改变以及调整(企业内部宽带需要),为此设计该方案 以上方案图只做记
板块: 财务/税务 问题: 深圳电子税务局没有蓝字开具发票功能 适用范围: 1.改版以后蓝字发票需要重新开启 2.新开企业没有开通过税务发票功能进行重开 3.发票更新或到期重新申请 处理方案: 进入深圳市电子税务局,网址为 :
一、全局配置结构: user www-data; # 指定运行用户 worker_processes auto; # 自动设置为CPU核心数 pid /run/nginx.pid; # PID文件路径 events { worker_connections 1024; # 每个进程最大连接数 } h
详细教程已归档至 文档中心 https://docs.huasci.com/archives/acme.sh acme.sh 是一个基于 Shell 脚本实现的 ACME 协议客户端,支持申请 Let's Encrypt 及其他 CA 机构的 SSL 证书,兼容 Linux/macOS/BSD/WS