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迁移算法，作为机器学习领域的一项关键技术，通过利用已有数据集的知识来加速新任务的学习过程，极大地提高了模型训练效率与性能。广泛应用于图像识别、自然语言处理及信号处理等多个电子技术前沿方向。掌握迁移算法不仅能够帮助工程师快速构建高效解决方案，还能在面对小样本问题时展现出独特优势。加入我们，探索29844份精选资源，开启您的深度学习之旅！

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随着多核平台在嵌入式市场的激增，从传统堆栈到多核堆栈的迁移已成标准任务。但它本身引发了如何有效挖掘多核功能的一些挑战。部分需要解决的问题包括：调试、有效线程处理及避免出现死锁情况、性能和时间造成的延迟问题、多个CPU之间共享系统资源的问题、缓存一致性问题、OS角色问题（不同CPU之间的线程及中断迁移...

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