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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時(shí)間:2020-03-28 16:46:13 云服務(wù)器 KM1型彈性云服務(wù)器搭載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網(wǎng)卡,提供最大480GB基于DDR4的內(nèi)存實(shí)例和高性能網(wǎng)絡(luò),擅長(zhǎng)處理大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。
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    云知識(shí) 華為云 CDN 通過(guò)全站加速引領(lǐng)網(wǎng)站性能全面優(yōu)化 華為云CDN通過(guò)全站加速引領(lǐng)網(wǎng)站性能全面優(yōu)化 時(shí)間:2022-06-06 11:37:33 【CDN618大促活動(dòng)專場(chǎng)】 618大促來(lái)了,華為云CDN超級(jí)優(yōu)惠加速網(wǎng)站性能全面優(yōu)化 全球58.4%的人口使用社交媒體,人們平均每日
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    別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通
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  • 云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理 實(shí)施方法 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 時(shí)間:2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估->評(píng)估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計(jì)劃制定、計(jì)劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測(cè)度量演進(jìn)的關(guān)鍵實(shí)施方法形成數(shù)據(jù)治理實(shí)施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論 這也遵循了PD
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) rsync使用方法 rsync使用方法 時(shí)間:2020-11-11 09:56:41 簡(jiǎn)介 rsync命令是一個(gè)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)同步工具,可通過(guò)LAN/WAN快速同步多臺(tái)主機(jī)間的文件。 編譯和測(cè)試方式 1.選擇操作環(huán)境 本文選用華為鯤鵬云服務(wù)E CS KC1實(shí)例做測(cè)試 2.
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    隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺產(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)器視覺總裁 段愛國(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)器視覺總裁段愛國(guó)、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)和廣泛應(yīng)用。 2、NAS的發(fā)展現(xiàn)狀。 課程大綱 第1章 引言 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索: what and why 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索
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    本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章
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    olov3模型 【ModelArts】ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) 詳解(一) 什么是ModelArts 【我與ModelArts的故事】ModelArts入門學(xué)習(xí) 今日人才數(shù)智員工解決方案 中軟國(guó)際教育科研云與人才培養(yǎng)解決方案 伊登eCopilot昇騰云專業(yè)服務(wù)解決方案詳情
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    Gallery中,支持訂閱官方發(fā)布或者他人分享的模型,訂閱后的模型,可推送至ModelArts模型管理中,進(jìn)行統(tǒng)一管理。 常見問(wèn)題 常見問(wèn)題 自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作: • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面中,僅支持部署為
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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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Volc
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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,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 時(shí)間:2021-01-11 14:35:43 相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)
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    例 [AWS Labmda等];這些方法原理簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),但是在面對(duì)負(fù)載變化時(shí)緩存效率較低。 2、基于負(fù)載特征學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)緩存: 例如基于請(qǐng)求到達(dá)間隔預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)緩存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20];學(xué)習(xí)長(zhǎng)短期負(fù)載變化特征的動(dòng)態(tài)緩存方案 INFless
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    AI知識(shí)與實(shí)訓(xùn)專區(qū),優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習(xí)資源 更多實(shí)用工具、學(xué)習(xí)課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起 1對(duì)1咨詢專屬顧問(wèn) 1對(duì)1免費(fèi)咨詢?nèi)A為云專屬顧問(wèn),為您量身定制產(chǎn)品推薦方案 立即咨詢 華為云咨詢電話:950808或4000-955-988 轉(zhuǎn)1 華為云咨詢電話:950808或4000-955-988
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    AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開
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    和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識(shí),C/Java語(yǔ)言,熟悉C/Java的一種IDE與SQL語(yǔ)法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV
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    數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoS
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