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  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型簡單例子 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者
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    靈活的開發(fā)工具:華為云提供了多種開發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標注工具、模型訓練工具、模型評估工具等,支持不同層次和角色的開發(fā)者進行快速、高效、便捷的開發(fā)。 - 豐富的模型庫:華為云提供了多種預訓練模型模型市場,涵蓋了圖像、語音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務,支持開發(fā)者進行模型選擇、調優(yōu)、遷移等操作。 - 完善
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中,與昇騰AI處理器進行融合后,才可以進行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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  • 優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析,提煉
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
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    [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB
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    彈性云服務器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對1免費專家咨詢 NoSQL/關系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL/關系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應用場景,部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫,如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等,建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢
    來自:專題
    半雙工(Half Duplex),所謂半雙工就是指一個時間段內只有一個動作發(fā)生,舉個簡單例子,一條窄窄的馬路,同時只能有一輛車通過,當目前有兩量車對開,這種情況下就只能一輛先過,等到頭后另一輛再開,這個例子就形象的說明了半雙工的原理。早期的對講機、以及早期集線器等設備都是基于半雙工的產品。全雙工可以得到更高的數(shù)據(jù)傳輸速度。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 華為云連接服務CC:讓企業(yè)的連接更簡單 華為云連接服務CC:讓企業(yè)的連接更簡單 時間:2020-12-15 10:21:02 云連接(Cloud Connect)為用戶提供一種能夠快速構建跨區(qū)域VPC之間以及云上多VPC與云下多數(shù)據(jù)中心之間的高速、優(yōu)質、穩(wěn)定的網(wǎng)絡互通能力。
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具,完美的企業(yè)級可視化解決方案,分析,建模,測試和維護您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關聯(lián)的Region和AZ的子集
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    時間:2020-06-16 00:18:12 數(shù)據(jù)庫 關系型數(shù)據(jù)庫 關系型數(shù)據(jù)庫,是指采用了關系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,其以行和列的形式存儲數(shù)據(jù),以便于用戶理解。關系模型可以簡單理解為二維表格模型,而一個關系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的關系組成的一個數(shù)據(jù)組織。 華為云關系型數(shù)據(jù)庫(Relational
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    MRS 提供多種主流計算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應用場景,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調度 用于數(shù)據(jù)分析結果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts
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    GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 時間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務,為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間:2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型,獨立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產品,不會受到任何數(shù)據(jù)庫產品特性的約束和限制。概念模型的主要特點: 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界,包括事物和事物之間的聯(lián)系,是現(xiàn)實世界的真實模型;
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間:2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務 物流配送 圖引擎 服務 語義搜索Demo 圖引擎服務操作指導 云搜索服務 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關推薦
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    DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 在MaaS平臺上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗或API調用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型,以滿足不同場景下的需求。 在Maa
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