- 深度學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場(chǎng)景為什么需要調(diào)優(yōu),并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點(diǎn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景,告知大家基本調(diào)優(yōu)思路和常用的性能監(jiān)控工具;然后,以HBase的調(diào)優(yōu)案例為例,介紹大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)過程中可能會(huì)遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想,最后,在實(shí)踐部分簡要介紹Hadoop組件的調(diào)優(yōu)流程。 通過本文,您將了解到大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)過程中的常見問題來自:百科AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題
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測(cè)性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對(duì)業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意,期望通過調(diào)優(yōu)加快業(yè)務(wù)執(zhí)行的情況下。正如“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述,數(shù)據(jù)庫性能受影響因素多,從而性能調(diào)優(yōu)是一項(xiàng)復(fù)雜的工程,有些時(shí)候無法系統(tǒng)性地說明和解釋,來自:專題熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí); 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動(dòng)手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類來自:百科
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DB數(shù)據(jù)庫的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB ,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,安全開放,核心代碼擁有100%知識(shí)產(chǎn)權(quán),單機(jī)主備開源,打造openGauss開放生態(tài),今天帶你了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 幫助文檔來自:專題開發(fā)效率,降低代碼開發(fā)門檻,讓AI普惠全民開發(fā)者。 應(yīng)用運(yùn)行 AI賦能的應(yīng)用運(yùn)行平臺(tái),不僅僅是托管應(yīng)用程序,而且能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。 自適應(yīng)調(diào)優(yōu):AI模型會(huì)分析行業(yè)知識(shí)庫、應(yīng)用架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施配置,自動(dòng)適配各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。面對(duì)月結(jié)或交易結(jié)算這樣的周期性高峰,AI模型會(huì)預(yù)測(cè)并調(diào)整系統(tǒng)部署,應(yīng)對(duì)峰值壓力。來自:百科圖像識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別準(zhǔn)確率 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu),服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu),服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦來自:專題云知識(shí) 優(yōu)學(xué)院教學(xué)管理 優(yōu)學(xué)院教學(xué)管理 時(shí)間:2021-04-08 16:03:53 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 學(xué)期中,教師的工作會(huì)逐漸多起來。教學(xué)管理主要涉及教師在優(yōu)學(xué)院平臺(tái)上查看學(xué)生學(xué)習(xí)檔案、來自:云商店。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 優(yōu)學(xué)院作業(yè)管理(教師端) 優(yōu)學(xué)院作業(yè)管理(教師端) 時(shí)間:2021-04-08 17:28:21 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 本文為您介紹優(yōu)學(xué)院平臺(tái)教師如何布置和批改作業(yè)等。 1來自:云商店AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題詳細(xì)信息,包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實(shí)時(shí)日志等功能。 GaussDB安裝 -總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中,通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自:專題需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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)的整體流程來自:百科AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題
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