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計(jì)的主要負(fù)擔(dān)（觀察少量數(shù)據(jù)以在新數(shù)據(jù)上泛化）已經(jīng)減輕，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代使機(jī)器學(xué)習(xí)更加容易。截至 2016 年，一個(gè)粗略的經(jīng)驗(yàn)法則是，監(jiān)督深度學(xué)習(xí)算法在每類(lèi)給定約 5000 個(gè)標(biāo)注樣本情況下一般將達(dá)到可以接受的性能，當(dāng)至少有 1000 萬(wàn)個(gè)標(biāo)注樣本的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練時(shí)，它將達(dá)到或超過(guò)人
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
些記錄變得更容易集中管理，并更容易將它們整理成適于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)估計(jì)的主要負(fù)擔(dān)（觀察少量數(shù)據(jù)以在新數(shù)據(jù)上泛化）已經(jīng)減輕，‘‘大數(shù)據(jù)’’時(shí)代使機(jī)器學(xué)習(xí)更加容易。截至2016年，一個(gè)粗略的經(jīng)驗(yàn)法則是，監(jiān)督深度學(xué)習(xí)算法在每類(lèi)給定約5000個(gè)標(biāo)注樣本情況下一般將達(dá)到可以接
GaussDB數(shù)據(jù)量比較大的話，是否也需要像mysql一樣去做分區(qū)分庫(kù)
遷移完成后，為什么已遷移數(shù)據(jù)量小于總數(shù)據(jù)量？ 問(wèn)題描述 遷移完成后，已遷移數(shù)據(jù)量小于總數(shù)據(jù)量。 問(wèn)題分析 源端總數(shù)據(jù)量是通過(guò)遷移Agent執(zhí)行df-Th命令搜集得到的，已遷移數(shù)據(jù)量是通過(guò)記錄實(shí)際已遷移文件的大小累計(jì)得到的。 出現(xiàn)已遷移數(shù)據(jù)量小于總數(shù)據(jù)量，可能是因?yàn)橐韵聨追N情況：
系統(tǒng)日志類(lèi)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量較大是否會(huì)定時(shí)清理？
學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是否要先學(xué)習(xí)完機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)于學(xué)習(xí)順序不太了解
當(dāng)部署完成后(沒(méi)有報(bào)錯(cuò))，為什么輸出的result文件會(huì)比要預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量多了好幾倍？這是什么地方出錯(cuò)了。。。
泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果的偏離程度，即刻畫(huà)了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣大小的訓(xùn)練集的變動(dòng)所導(dǎo)致的學(xué)習(xí)性能的變化，即刻畫(huà)了數(shù)據(jù)擾動(dòng)所造成的影響 噪聲：表達(dá)了
Mysql的分頁(yè)查詢十分簡(jiǎn)單，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時(shí)候一般的分頁(yè)就吃不消了。 傳統(tǒng)分頁(yè)查詢：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先讀取前面n條記錄，然后拋棄前n條，讀后面m條想要的，所以n越大，偏移量越大，性能就越差。
以下計(jì)算方式適合線下純軟件銷(xiāo)售的模式：l數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)規(guī)模 行存一般1.2倍膨脹，索引估算為數(shù)據(jù)大小的20% 列存一般3倍壓縮，索引估算為數(shù)據(jù)大小的10% DN主備會(huì)使有效存儲(chǔ)減少50%，RAID5（4+1）會(huì)使磁盤(pán)有效空間減少20% 行存模式原始數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)空間比：1.2 *(1+0
簡(jiǎn)要概述我們可以得出一些關(guān)于GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)是否需要分區(qū)，以及如何進(jìn)行分區(qū)的初步建議。分區(qū)是一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)，用于提高數(shù)據(jù)處理效率、優(yōu)化存儲(chǔ)使用和提高系統(tǒng)的可維護(hù)性。通常，分區(qū)決策是基于數(shù)據(jù)量和表的大小來(lái)決定的。詳細(xì)分析1. 分區(qū)策略的選擇分區(qū)策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的特性和表的使用情況。例如
對(duì)百萬(wàn)千萬(wàn)級(jí)記錄，索引大小可能和數(shù)據(jù)大小相差無(wú)幾，cache在內(nèi)存中的索引數(shù)量有限，而且二級(jí)索引和數(shù)據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)不在同一物理塊存儲(chǔ)，二級(jí)索引與主鍵的相對(duì)無(wú)序映射關(guān)系，也會(huì)帶來(lái)大量隨機(jī)I/O請(qǐng)求，N越大越需遍歷大量索引頁(yè)和數(shù)據(jù)葉，需要耗費(fèi)的時(shí)間就越久。 由于上面大分頁(yè)查詢耗時(shí)長(zhǎng)，是否真的有必要完全遍歷“無(wú)效數(shù)據(jù)”？
現(xiàn)在集群里數(shù)據(jù)量接近2T了，為了保證數(shù)據(jù)安全，可以使用什么樣的方案來(lái)備份數(shù)據(jù)？表數(shù)據(jù)庫(kù)故障，怎么快速恢復(fù)？
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開(kāi)發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
數(shù)據(jù)量很大，如何進(jìn)行快照備份？ 如果快照數(shù)據(jù)量極大，快照備份要超過(guò)一天時(shí)，可參考如下方法進(jìn)行優(yōu)化。 快照備份的時(shí)候指定索引，比如先分批，默認(rèn)是*，將會(huì)備份所有的索引。 使用自定義快照倉(cāng)庫(kù)。 創(chuàng)建自定義倉(cāng)庫(kù)。 除了使用云搜索服務(wù)提供的repo_auto之外，客戶也可以自己創(chuàng)建一個(gè)倉(cāng)庫(kù)，接口見(jiàn)如下：
GaussDB數(shù)據(jù)量上多少，應(yīng)該分區(qū)？
美國(guó)可能跳過(guò)5G，直接過(guò)渡到6G，美國(guó)總統(tǒng)特朗普曾發(fā)推特稱希望5G甚至6G盡快在美國(guó)落地，讓我們來(lái)看看美國(guó)寄予厚望的6G是怎么回事，6G真的能讓美國(guó)在通信技術(shù)上再次領(lǐng)先嗎？一、什么是6G6G，顧名思義，就是第六代移動(dòng)通信技術(shù)的意思。它可能有如下特點(diǎn)：1、太赫茲頻段、基站致密化5G
執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的shuffle過(guò)程時(shí)Executor注冊(cè)shuffle service失敗 問(wèn)題 執(zhí)行超過(guò)50T數(shù)據(jù)的shuffle過(guò)程時(shí)，出現(xiàn)部分Executor注冊(cè)shuffle service超時(shí)然后丟失從而導(dǎo)致任務(wù)失敗的問(wèn)題。錯(cuò)誤日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
為避免數(shù)據(jù)重復(fù)，除了步驟1.創(chuàng)建的第一個(gè)元數(shù)據(jù)連接以外，新增的元數(shù)據(jù)連接不需要?jiǎng)?chuàng)建同步任務(wù)進(jìn)行元數(shù)據(jù)采集。 參考創(chuàng)建表組并添加數(shù)據(jù)表，將源端數(shù)據(jù)表加入表組中。其中元數(shù)據(jù)連接選擇步驟1.創(chuàng)建的第一個(gè)元數(shù)據(jù)連接。 分別創(chuàng)建源端執(zhí)行機(jī)連接和目的端執(zhí)行機(jī)連接，方法請(qǐng)參考創(chuàng)建執(zhí)行機(jī)連接。
