新思科技、台積公司和微軟Azure攜手，實現雲上高度可擴展的時序signoff新流程
通過協作大大縮短了下一代芯片的週轉時間 加州山景城2020年7月1日 /美通社/ -- 亮點： 新思科技（Synopsys, Inc., 納斯達克股票代碼：SNPS）今天宣佈，與台積公司(TSMC
新思科技、台積電和微軟Azure實現時序signoff新流程
該流程在雲中高度可擴展 通過協作大大縮短了下一代芯片的週轉時間 加州山景城2020年6月22日 /美通社/ -- 亮點： PrimeTime時序signoff和StarRC提取可在多場景、分佈式處
換種監控姿勢：基於深度學習+流處理的時序告警系統
作者介紹左喻灝，新炬網絡AIOps高級工程師。擁有豐富的HBase運維經驗和專業的機器學習知識，擅長使用人工智能技術解決大數據運維中的實際問題。2019年開始基於各類機器學習算法進行大數據平台異常檢測
為什麼LSTM看起來那麼複雜，以及如何避免時序數據處理差異和混亂
LSTM（long short term memory，長短期記憶網絡）是預測時間序列最常用的神經網絡模型之一。但是這種神經網絡模型相當複雜，需要特定的結構、數據前期處理等操作。 當在網上搜尋