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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎,理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵,這也是本課程的重點所在。 目標學員
    來自:百科
    華為云計算 云知識 企業(yè)為何要建立網(wǎng)站 企業(yè)為何要建立網(wǎng)站 時間:2021-05-20 18:34:20 云市場 嚴選商城 企業(yè)應用 網(wǎng)站建設 定制建站 云速建站 商品介紹 商品鏈接:云速建站-迅響定制;服務商:廣州迅響信息科技有限公司   企業(yè)為何要建立網(wǎng)站?網(wǎng)站是當代企業(yè)必不可少
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  • 云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索(NAS)
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    ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。
    來自:專題
  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立 更多內容
  • 各功能模塊都需要統(tǒng)一通過流程編排器進行調用。 3、數(shù)據(jù)流進行神經(jīng)網(wǎng)絡推理時,需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡的前向計算。 4、在模型推理引擎輸出結果后,后處理引擎再對模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進行后續(xù)處理,如 圖像識別 的加框和加標識等處理操作。
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    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞,不能超長等約束;
    來自:百科
    華為云計算 云知識 建立物理化命名規(guī)范 建立物理化命名規(guī)范 時間:2021-06-02 14:44:17 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫物理化模型建設的過程中,要建立命名規(guī)范,對實體進行物理化命名。命名要遵循以下要求: 1. 根據(jù)數(shù)據(jù)庫物理特性進行命名; 2. 名稱有效字符的范圍(避免使用非法字符出現(xiàn)在名稱中);
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    音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型、深度信任網(wǎng)絡模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡模型。 深度學習的應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領域。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
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    格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型轉換成昇騰AI處理器支持的形態(tài),并且將轉換的模型與昇騰AI處理器相融合,引導神經(jīng)網(wǎng)絡運行并高效發(fā)揮出性能。 運行管理器為神經(jīng)網(wǎng)絡的任務下發(fā)和分配提供了各種資源管理通道。
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    本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
    來自:百科
    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用的模型結構,因為事實表的維度展開以后和雪花結構一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    華為云計算 云知識 建立數(shù)據(jù)庫命名規(guī)則的意義和建議 建立數(shù)據(jù)庫命名規(guī)則的意義和建議 時間:2021-06-02 14:27:24 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫邏輯模型時,要先建立命名規(guī)則。命名規(guī)則的意義有: 1. 統(tǒng)一命名,避免歧義; 2. 防止冗余的實體或者屬性產(chǎn)生; 3. 有利于工作
    來自:百科
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構建一款設備的抽象模型,使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息,如顏色、開關等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設
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    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中,物理模型設計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構建手寫數(shù)字識別模型。
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    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代
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    個人網(wǎng)站搭建 個人網(wǎng)站搭建 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,個人網(wǎng)站搭建的需求越來越多。如果您想自己建立一個網(wǎng)站,可以了解華為云的企業(yè)門戶平臺。 企業(yè)門戶服務(Cloud Site-building Service)是一款幫助您搭建網(wǎng)站的華為云服務。提供PC、手機、微信公眾號、小程序、APP五
    來自:專題
    Executor,OME)以及模型管家(AI Model Manager),如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型,以om為后綴的文件進行保存。隨后,軟件棧中的流程編排器調用框架管理器中模型管家,啟動離線模型執(zhí)行器,將離線模型加載到昇騰AI處理器上,最后再通過整個軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。從
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    份恢復,監(jiān)控告警等關鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,穩(wěn)定可靠,擴展性強,性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務。 立即購買 控制臺 GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型 了解 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失
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