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    云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
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    是對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出的結(jié)果。相鄰兩個(gè)計(jì)算引擎節(jié)點(diǎn)通過計(jì)算引擎流程圖中的配置文件建立連接關(guān)系,節(jié)點(diǎn)間實(shí)際數(shù)據(jù)流會(huì)根據(jù)具體網(wǎng)絡(luò)模型按節(jié)點(diǎn)連接方式進(jìn)行流動(dòng)。在配置完成節(jié)點(diǎn)屬性后,向計(jì)算引擎流程圖的開始節(jié)點(diǎn)灌入數(shù)據(jù)就會(huì)啟動(dòng)整個(gè)計(jì)算引擎的運(yùn)行流程。 流程編排器,運(yùn)行于L1芯片使能之上,
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  • 流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn),統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇
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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過節(jié)點(diǎn)池管理集群節(jié)點(diǎn)資源 通過節(jié)點(diǎn)池管理集群節(jié)點(diǎn)資源 時(shí)間:2021-07-01 08:56:24 節(jié)點(diǎn)池是指集群中具有相同配置的一組節(jié)點(diǎn),一個(gè)節(jié)點(diǎn)池包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 CCE集群中支持通過多種方式添加節(jié)點(diǎn): 1. 節(jié)點(diǎn)管理-創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)(通過CCE創(chuàng)建服務(wù)器);
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    這個(gè)分發(fā)過程中, CDN 節(jié)點(diǎn)起到了很大作用,CDN節(jié)點(diǎn)也稱Cache節(jié)點(diǎn),它是一臺(tái)用來(lái)緩存數(shù)據(jù)的服務(wù)器。 CDN節(jié)點(diǎn)包含內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn)、區(qū)域節(jié)點(diǎn)和邊緣服務(wù)節(jié)點(diǎn)。 內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn) 主要負(fù)責(zé)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接實(shí)現(xiàn)CDN內(nèi)容接入、管理、存儲(chǔ)和主動(dòng)分發(fā)到CDN各媒體服務(wù)節(jié)點(diǎn)中。具體包含以下功能。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。
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    芯片使能和L0計(jì)算資源。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測(cè)、應(yīng)用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應(yīng)用使能 L3應(yīng)用使能是應(yīng)用級(jí)封裝,主要是面向特定的應(yīng)用領(lǐng)域,提供不同的處理算法。應(yīng)用使能包含計(jì)算機(jī)視覺引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等,其中: 1
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    4、請(qǐng)求被指向CDN服務(wù)。 5、CDN對(duì)域名進(jìn)行智能解析,將響應(yīng)速度最快的CDN節(jié)點(diǎn)IP地址返回給本地DNS。 6、用戶獲取響應(yīng)速度最快的CDN節(jié)點(diǎn)IP地址。 7、瀏覽器在得到速度最快節(jié)點(diǎn)的IP地址以后,向CDN節(jié)點(diǎn)發(fā)出訪問請(qǐng)求。 8、CDN節(jié)點(diǎn)回源站拉取用戶所需資源。(無(wú)緩存時(shí),第一次請(qǐng)求要回源地址獲取資源,因此第一次請(qǐng)求會(huì)感覺仍然慢)
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    LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接組成。輸入用于輸入數(shù)據(jù);卷積通過卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提取;池化通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率,從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量;全連接將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像,完成特征空間到真實(shí)類別空間的映射,最終的圖像
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    納管E CS /BMS到集群:約束與限制 CCE集群納管節(jié)點(diǎn)時(shí)的常見問題及排查方法?:約束與限制 邊緣節(jié)點(diǎn)納管失敗如何處理?:問題排查 安裝前檢查:檢查節(jié)點(diǎn)apt源 安裝前檢查:檢查節(jié)點(diǎn)apt源 管理本地集群節(jié)點(diǎn):納管節(jié)點(diǎn) API概覽:節(jié)點(diǎn)管理 部署計(jì)算節(jié)點(diǎn):計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署方式 部署計(jì)算節(jié)點(diǎn):計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署方式
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    節(jié)點(diǎn)可創(chuàng)建的最大Pod數(shù)量說(shuō)明:節(jié)點(diǎn)最大實(shí)例數(shù) 終端節(jié)點(diǎn)管理:操作步驟 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn) 節(jié)點(diǎn)可創(chuàng)建的最大Pod數(shù)量說(shuō)明:節(jié)點(diǎn)最大實(shí)例數(shù) 創(chuàng)建私有資源組 使用HPA+CA實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載和節(jié)點(diǎn)聯(lián)動(dòng)彈性伸縮:創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)池和節(jié)點(diǎn)伸縮策略 節(jié)點(diǎn)池?cái)U(kuò)容失敗:無(wú)法獲取節(jié)點(diǎn)池使用的密鑰對(duì) 快速創(chuàng)建Kubernetes集群:創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)
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    描述,通過TBE算子加速庫(kù)接口也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對(duì)中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述,逐個(gè)解析每個(gè)算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來(lái)源,獲取上一中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型,通過TBE算子加速庫(kù)的接口進(jìn)入算子庫(kù)中
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    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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    Redis遷移到Redis:使用須知 服務(wù)韌性 API概覽:節(jié)點(diǎn)管理 節(jié)點(diǎn)生命周期控制器(node-lifecycle-controller)配置:節(jié)點(diǎn)遷移速率 Rsync遷移SFS實(shí)施步驟:方案概述 遷移故障處理:同步數(shù)據(jù)失敗,源節(jié)點(diǎn):{0},目標(biāo)節(jié)點(diǎn):{1} 容器驅(qū)逐配置:容器遷移對(duì)節(jié)點(diǎn)無(wú)法訪問狀態(tài)的容忍時(shí)間 PL/SQL包
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    API概覽:節(jié)點(diǎn)管理 移除節(jié)點(diǎn):約束限制 添加節(jié)點(diǎn):更多操作 節(jié)點(diǎn)池概述:功能點(diǎn)及注意事項(xiàng) 添加節(jié)點(diǎn):更多操作 與其他服務(wù)依賴關(guān)系:VPC終端節(jié)點(diǎn)服務(wù) 本地持久存儲(chǔ)卷和臨時(shí)存儲(chǔ)卷:約束與限制 節(jié)點(diǎn)生命周期控制器(node-lifecycle-controller)配置:節(jié)點(diǎn)遷移速率
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    支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表 節(jié)點(diǎn)刪除:操作須知 節(jié)點(diǎn)管理:刪除節(jié)點(diǎn) 節(jié)點(diǎn)刪除:單節(jié)點(diǎn)刪除操作步驟 管理計(jì)算節(jié)點(diǎn):刪除計(jì)算節(jié)點(diǎn) 節(jié)點(diǎn)刪除:多節(jié)點(diǎn)批量刪除操作步驟 部署計(jì)算節(jié)點(diǎn)時(shí),“狀態(tài)”列長(zhǎng)時(shí)間顯示為“部署中”(超過20分鐘),如何查看計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署情況?:強(qiáng)制刪除計(jì)算節(jié)點(diǎn) 邊緣節(jié)點(diǎn):更多操作 刪除圖譜或節(jié)點(diǎn):刪除實(shí)例節(jié)點(diǎn)
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    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三個(gè)不同的算法: BWA-backtrack:是用來(lái)比對(duì)Illumina的序列的,reads長(zhǎng)度最長(zhǎng)能到100bp。- BWA-SW:用于比對(duì)long-read,支持的長(zhǎng)度為70bp-1Mbp;同時(shí)支持剪接性比對(duì)。
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    空值:可用(節(jié)點(diǎn)池當(dāng)前節(jié)點(diǎn)數(shù)已達(dá)到預(yù)期,且無(wú)伸縮中的節(jié)點(diǎn)) Synchronizing:伸縮中(節(jié)點(diǎn)池當(dāng)前節(jié)點(diǎn)數(shù)未達(dá)到預(yù)期,且無(wú)伸縮中的節(jié)點(diǎn)) Synchronized:伸縮等待中(節(jié)點(diǎn)池當(dāng)前節(jié)點(diǎn)數(shù)未達(dá)到預(yù)期,或者存在伸縮中的節(jié)點(diǎn)) SoldOut:節(jié)點(diǎn)池當(dāng)前不可擴(kuò)容(兼容字段,標(biāo)記節(jié)點(diǎn)池資源售罄、資源配額不足等不可擴(kuò)容狀態(tài))
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