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  • 深度學(xué)習(xí)模型多特征回歸 內(nèi)容精選 換一換
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    多重防護(hù),授權(quán)管理: OBS 通過可信云認(rèn)證,讓數(shù)據(jù)安全放心。支持版本控制、敏感操作保護(hù)、服務(wù)端加密、防盜鏈、VPC網(wǎng)絡(luò)隔離、訪問日志審計(jì)以及細(xì)粒度的權(quán)限控制,保障數(shù)據(jù)安全可信。 簡(jiǎn)單易用,便于管理:OBS支持標(biāo)準(zhǔn)REST API、版本SDK和數(shù)據(jù)遷移工具,讓業(yè)務(wù)快速上云。無需事先規(guī)劃存
    來自:專題
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    云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類: 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent
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    :http://www.cqfng.cn/pricing.html#/modelarts信息為準(zhǔn)。 AI&大數(shù)據(jù) 高精度,場(chǎng)景,快響應(yīng),AI&大數(shù)據(jù)助力企業(yè)降本增效 立即選購 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 7項(xiàng)滿分!華為函數(shù)計(jì)算技術(shù)能力領(lǐng)先業(yè)界水平
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    ,性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫服務(wù)。 立即購買 控制臺(tái) GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型 了解 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機(jī)房、同城、異地、活高可用,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機(jī)房、同城、異地、活高可用,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失 卓越性能 極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展,
    來自:專題
    手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    完成后,將任務(wù)結(jié)果返回并存入運(yùn)行管理器的內(nèi)存中。 5、在完成執(zhí)行流的任務(wù)計(jì)算時(shí),需要通過運(yùn)行管理器中的事件記錄和事件等待接口進(jìn)行執(zhí)行流間的算子同步,有序完成算子的計(jì)算。 6、在一個(gè)執(zhí)行流中所有算子調(diào)用完成后,離線模型執(zhí)行器通過運(yùn)行管理器的執(zhí)行流同步(rtStreamSychr
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    提出了物理模型反范式化的需求。 反范式處理需要適度進(jìn)行。理論上,如果硬件條件無限制的話,不需要非正則化處理: 對(duì)于特定配置的硬件系統(tǒng),在滿足應(yīng)用功能目標(biāo)和性能指標(biāo)的前提下,適度進(jìn)行; 會(huì)帶來數(shù)據(jù)冗余問題。 還有可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致問題。 理論上,如果硬件條件無限制的話,不需要非正則化處理。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版
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    的整個(gè)過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)份存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷
    來自:百科
    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    TPE算法全稱Tree-structured Parzen Estimator,是一種利用高斯混合模型學(xué)習(xí)超參模型的算法。在每次試驗(yàn)中,對(duì)于每個(gè)超參,TPE為與最佳目標(biāo)值相關(guān)的超參維護(hù)一個(gè)高斯混合模型l(x),為剩余的超參維護(hù)另一個(gè)高斯混合模型g(x),選擇l(x)/g(x)最大化時(shí)對(duì)應(yīng)的超參作為下一組搜索值。
    來自:專題
    支持表單統(tǒng)計(jì)方式的自定義。 ● 支持對(duì)查詢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的穿透查詢。 ● 支持自定義表單業(yè)務(wù)功能菜單。 ● 采用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接口,通過擴(kuò)展,支持其他系統(tǒng)接入。 ● 支持表單視圖與分段流程。 ● 支持表單流程的標(biāo)題可根據(jù)表單數(shù)據(jù)或系統(tǒng)變量動(dòng)態(tài)生成。 ● 支持?jǐn)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與回寫。 ● 支持觸發(fā):表單觸發(fā)及消息觸發(fā),支持按照周期性觸發(fā)。
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    多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問題本身,同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn),幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 性能測(cè)試產(chǎn)品有什么功能 PerfTest提供了HTTP/HTTPS/TCP/UDP/HLS/RTMP/WEBSOCKET/HTTP-FLV協(xié)議的高并發(fā)測(cè)試能力,可以支持協(xié)議報(bào)文
    來自:專題
    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
    來自:百科
    會(huì)和空間,實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的最優(yōu)化。 根云-能源管理 節(jié)能診斷智能化 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具,幫助企業(yè)科學(xué)評(píng)估能源使用效率,識(shí)別節(jié)能機(jī)會(huì),實(shí)現(xiàn)節(jié)能診斷的智能化。 提供回歸評(píng)估工具、單耗對(duì)標(biāo)工具和相關(guān)性分析工具等智能化節(jié)能分析工具,幫助企業(yè)科
    來自:專題
    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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