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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向, 云數(shù)據(jù)庫(kù) 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理, 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷
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    BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。
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    個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)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(kāi)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(xiàn)推理。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 移動(dòng)應(yīng)用安全常用組件Soot、Flowdroid簡(jiǎn)介&基本使用 移動(dòng)應(yīng)用安全常用組件Soot、Flowdroid簡(jiǎn)介&基本使用 時(shí)間:2021-11-08 14:57:29 【摘要】 移動(dòng)應(yīng)用安全檢測(cè),soot、flowdroid分別作為靜態(tài)分析、污點(diǎn)分析主要
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    詳情。 常用web 漏洞掃描工具 實(shí)用文檔下載 常用web 漏洞掃描 工具 最新動(dòng)態(tài) 立即下載 常用web漏洞掃描工具 產(chǎn)品介紹 立即下載 常用web漏洞掃描工具 用戶(hù)指南 立即下載 常用web漏洞掃描工具 最佳實(shí)踐 立即下載 常用web漏洞掃描工具 SDK參考 立即下載 常用web漏洞掃描工具
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    分布式緩存的核心思想是將緩存數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多臺(tái)機(jī)器上。當(dāng)有一臺(tái)機(jī)器需要訪(fǎng)問(wèn)緩存數(shù)據(jù)時(shí),它會(huì)先檢查本地緩存,如果本地緩存中沒(méi)有,則會(huì)向其他機(jī)器請(qǐng)求數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)存在多臺(tái)機(jī)器上,所以需要一種機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)的一致性,否則會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。常用的解決方案有兩種,一種是緩存失效機(jī)制,一種是緩存更新機(jī)制。
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    隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品(軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù))結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐,最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng),華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線(xiàn)工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流水線(xiàn)可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱(chēng)工作流)本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線(xiàn)工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流
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    AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期A(yíng)I工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [
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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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    訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期A(yíng)I工作流。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 一站式 開(kāi)“箱”即用,涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。
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    3. 支持云上機(jī)器人版本和AI模型下發(fā):華為數(shù)字機(jī)器人-軟件License SNS(H CS 版)支持云上機(jī)器人版本和160+AI模型下發(fā),可以持續(xù)獲取最新的產(chǎn)品能力。這意味著企業(yè)可以隨時(shí)隨地使用最新的技術(shù)和功能,保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。4. 提供全面的管理和控制:華為數(shù)字機(jī)器人-軟件License
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    領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
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    老師主講,幫大家了解云原生的發(fā)展歷程,學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢(xún)Volc
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    時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開(kāi)發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線(xiàn)流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開(kāi)發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(xiàn)(在線(xiàn)服務(wù))。AI全流程開(kāi)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后,由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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