EDL 是一个弹性深度学习框架，其包含一个 KubernetesController、PaddlePaddle auto-scaler（可以根据集群中的空闲硬件资源改变分布式任务进程的数目）以及一个新的容错计算架构。
该项目致力于解决深度学习任务弹性的在资源通常不足的生产环境集群执行，尽可能早的帮助深度学习开发者分析出潜在算法问题，同时，Fluid 通过 API 与 Kubernetes 交互，以理解全局集群状态，并据此调整不同任务的进程数量。
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Enclave定义语言语法（.edl文件的编写）（一） Enclave Definition Language (EDL)文件用于描述在函数原型中使用的Enclave trusted和untrusted函数和类型。Edger8r Tool会使用该文件为enclave导出(由ECALLs使用)和导入(由OCALLs使用)创建C包装函数。 EDL模板 enclave { //Include
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QCOM EDL 是 Qualcomm Emergency Download Mode 的简称。这是一种特殊的模式，可用于在手机出现故障时进行救援。当手机处于 EDL 模式时，可以对其进行线刷(刷入新的固件)或进行其他故障排除操作。 要进入 EDL 模式，通常需要使用一种名为 “下载模式” 的特殊工具。这些工具通常需要连接到电脑，并使用特殊的命令行工具来控制手机。 EDL 模式通常只在专业维修人员
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Enclave.edl文件中主要包括trusted和untrusted两部分。 一、trusted文件内容 （一）trusted中出现的不带返回值的函数如： public void process_log([in,string] char *str); 它必须得是public类型的，否则在enclave外无法进行ecall的调用。[in]表示数据流将从不可信部分拷贝进入enclave内部。[out
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1.Android 的刷机启动 获取对应刷机方式的镜像包（线刷包、卡刷包、OTA包） 将镜像包中各个镜像刷入UFS（闪存）中已经划分好的对应的分区中 机器启动时，CPU读取UFS中相应的镜像至RAM中运行 2.QualComm EDL刷机 EDL（emergency download） EDL模式： 空板（从未刷过机的板子）第一次只能用EDL刷机； Flash设备中xbl不存在或损坏时，只能通
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1. Emergency download mode /9008 comm port adb reboot edl fastboot oem edl or $ fastboot reboot emergency lsusb => ID 05c6:9008 Qualcomm, Inc. Gobi Wireless Modem (QDL mode) 2. oem adb reboot
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//此问题需要刷空片 switch to edl fail to switch to emergency user#> adb reboot bootloader user#>fastboot erase sbl1 user#>fastboot reboot 出现9008口刷机 我用的QFIL刷机的
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺
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我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
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你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。