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- tensorflow 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間：2020-09-03 16:57:20 數(shù)據(jù)庫分析 數(shù)據(jù)庫分析： 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊(cè)信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，想對(duì)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn)： •數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查不出來 •數(shù)據(jù)分庫分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，無法做全量分析 •不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù)來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) G5型圖形加速增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 規(guī)格及功能介紹 G5型圖形加速增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 時(shí)間：2020-04-01 19:45:44 云服務(wù)器 G5型彈性云服務(wù)器使用NVIDIA Tesla V100 GPU顯卡，能夠支持DirectX、OpenGL、來自：百科
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了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算增強(qiáng)型c3 c3ne型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 通用計(jì)算增強(qiáng)型c3 c3ne型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時(shí)間：2020-03-28 00:01:31 云服務(wù)器 C3ne型彈性云服務(wù)器提供高計(jì)算和高網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)能力，搭載英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器，配套25GE智來自：百科![]()
源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行 語音識(shí)別 的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。來自：百科![]()
ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算增強(qiáng)型C6 C6s型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 通用計(jì)算增強(qiáng)型C6 C6s型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時(shí)間：2020-03-27 23:57:39 云服務(wù)器 C6型彈性云服務(wù)器搭載第二代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器，多項(xiàng)技術(shù)優(yōu)化，計(jì)算性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，配套25GE來自：百科![]()
2、基于 區(qū)塊鏈 構(gòu)建數(shù)據(jù)可信共享平臺(tái)，促進(jìn)多方數(shù)據(jù)可信流動(dòng)、打破數(shù)據(jù)孤島，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。 3、基于區(qū)塊鏈、TEE（Trusted Execution Environment）技術(shù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)不出域的安全計(jì)算能力，達(dá)到數(shù)據(jù)可用不可得，充分保障用戶數(shù)據(jù)隱私。 安全隱私保障來自：專題![]()
動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)治理高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治來自：百科![]()
功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自：百科![]()
率、精確率、準(zhǔn)確率。 apis：表示模型接收和返回的請(qǐng)求樣式，為結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)。即模型可對(duì)外提供的Restful API數(shù)組。???????? dependencies：表示模型推理代碼需要依賴的包，為結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)。模型開發(fā)者需要提供包名、安裝方式、版本約束。目前只支持pip安裝方式。來自：專題![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴(kuò)展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個(gè)一站式的開發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過來自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4來自：百科![]()
等。不同的項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開發(fā)的一個(gè)基礎(chǔ)。此時(shí)最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。而事實(shí)上，不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全，因此，來自：百科![]()
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題
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