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  • hadoop 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識 hadoop是什么 hadoop是什么 時間:2020-09-21 09:11:56 Hadoop起源于Apache Nutch項(xiàng)目,始于2002年,是Apache Lucene的子項(xiàng)目之一。2004年,Google在“操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)”(Operating
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    華為云計(jì)算 云知識 MRS 與自建Hadoop對比 MRS與自建Hadoop對比 時間:2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) (MRS)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件
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    華為云計(jì)算 云知識 hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間:2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略:分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可
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    華為云計(jì)算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟,體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    華為云計(jì)算 云知識 Hadoop分布式文件系統(tǒng) Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時間:2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對的使用場景
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    華為云計(jì)算 云知識 Serverless DLI 與自建Hadoop對比 Serverless DLI與自建Hadoop對比 時間:2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云,減少遷
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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 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
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    Nutch搜索引擎項(xiàng)目的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)開發(fā)的。 HDFS是Apache Hadoop Core項(xiàng)目的一部分。 Hadoop是一個分布式計(jì)算平臺,使用戶可以輕松地進(jìn)行架構(gòu)和使用用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點(diǎn): 1.高可靠性:Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。
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    華為云計(jì)算 云知識 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識圖的能力 時間: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)! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺介紹、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)字識別模型。
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    臨如下兩種選擇:一種是大量購買機(jī)器及Hadoop發(fā)行商版本,本地自建Hadoop大數(shù)據(jù)集群;一種是按企業(yè)自身的需求,購買公有云大數(shù)據(jù)云服務(wù)構(gòu)建自己的云上大數(shù)據(jù)平臺。 企業(yè)該如何選擇呢?云小課為您解讀華為云大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS相比自建Hadoop集群的優(yōu)勢,幫助您更好的進(jìn)行選擇。 M
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    GaussDB 華為版本 GaussDB華為版本 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,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)。企業(yè)級特性,智能診斷,索引推薦等豐富的企業(yè)級特性,有效提升客戶開發(fā)運(yùn)維效率,是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。帶你了解GaussDB版本。
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    Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供
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    型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章
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    昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時間:2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件??梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器(Matrix),框架管理器(Framework),運(yùn)行管理器(Runtime)、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊(Digital
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    時間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時,框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管
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    次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet, 其
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