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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員
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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(mén)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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  • 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(shí)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(jué)預(yù)處理模塊(Digital
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    ilter)接口對(duì)權(quán)重數(shù)據(jù)進(jìn)行分形重排,讓權(quán)重的輸入形狀可以滿足AI Core的格式需求。在獲得固定格式的權(quán)重后,離線模型生成器調(diào)用TBE提供的壓縮優(yōu)化(ccCompressWeight)接口,對(duì)權(quán)重進(jìn)行壓縮優(yōu)化,縮小權(quán)重存儲(chǔ)空間,使得模型更加輕量化。在對(duì)權(quán)重數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換完后返回滿足計(jì)算要求的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)給離線模型生成器。
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    時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost 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(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供
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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(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 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(jué)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(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。
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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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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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    用,由人事管理員負(fù)責(zé)維護(hù)。 (績(jī)效指標(biāo)庫(kù)) 三、考核方案權(quán)重管理 由于績(jī)效考核方案每年都需要調(diào)整,所以員工每年都需要新建個(gè)人不同的績(jī)效考核方案。 泛微為組織搭建了調(diào)整流程,線上審批完成之后,數(shù)據(jù)歸檔,自動(dòng)進(jìn)入績(jī)效考核方案權(quán)重庫(kù),形成每位員工每年度相應(yīng)的績(jī)效考核方案。 四、剛性業(yè)績(jī)自動(dòng)化評(píng)定
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    碼出可執(zhí)行的文件,再調(diào)用執(zhí)行環(huán)境的存儲(chǔ)接口申請(qǐng)內(nèi)存,并將模型中算子的權(quán)重拷貝到內(nèi)存中;同時(shí)還申請(qǐng)運(yùn)行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源,并將執(zhí)行流等資源與對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個(gè)執(zhí)行句柄完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖的執(zhí)行,一個(gè)執(zhí)行句柄下可以有多個(gè)執(zhí)行流,不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 海外融媒體矩陣平臺(tái)鳳凰秀依托華為云 CDN 提供高質(zhì)量、低延遲用戶體驗(yàn) 海外融媒體矩陣平臺(tái)鳳凰秀依托華為云CDN提供高質(zhì)量、低延遲用戶體驗(yàn) 時(shí)間:2022-06-08 16:31:05 【華為云CDN618活動(dòng)】 618年中最強(qiáng)優(yōu)惠大促,華為云CDN助力全球企業(yè)提供低時(shí)延用戶體驗(yàn)
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    1.輪詢 權(quán)重:支持 算法策略:根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重,按順序依次將請(qǐng)求分發(fā)給不同的服務(wù)器。它用相應(yīng)的權(quán)重表示服務(wù)器的處理性能,按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器,相同權(quán)重的服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù),例如HTTP等服務(wù)。 2.最少連接 權(quán)重:支持 算
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    設(shè)置延遲閾值和讀權(quán)重分配 開(kāi)通讀寫(xiě)分離功能后,您可以根據(jù)需要設(shè)置讀寫(xiě)分離的延遲閾值和讀權(quán)重分配。 延遲閾值:只讀實(shí)例同步主實(shí)例數(shù)據(jù)時(shí)允許的最長(zhǎng)延遲時(shí)間。 閾值范圍0-7200s,超出閾值時(shí),該只讀實(shí)例不分配流量。 讀權(quán)重分配 1.主實(shí)例默認(rèn)為0,可以修改;只讀實(shí)例可以設(shè)置讀權(quán)重。 2.默
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    權(quán)最少連接、源IP算法。 加權(quán)輪詢算法:根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重,按順序依次將請(qǐng)求分發(fā)給不同的服務(wù)器。它用相應(yīng)的權(quán)重表示服務(wù)器的處理性能,按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器,權(quán)重大的后端服務(wù)器被分配的概率高。相同權(quán)重的服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù),例如HTTP等服務(wù)。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    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(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)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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    被多個(gè)代理實(shí)例選擇,并設(shè)置不同的讀權(quán)重配比。權(quán)重分配具體操作請(qǐng)參見(jiàn)設(shè)置讀寫(xiě)分離權(quán)重。 讀寫(xiě)模式的代理實(shí)例,可代理讀、寫(xiě)請(qǐng)求,其中,寫(xiě)請(qǐng)求全部路由給主節(jié)點(diǎn),讀請(qǐng)求根據(jù)讀權(quán)重配比分發(fā)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)。 只讀模式的代理實(shí)例,只能代理讀請(qǐng)求,讀請(qǐng)求根據(jù)讀權(quán)重配比分發(fā)到各個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)。不會(huì)分發(fā)到主
    來(lái)自:專(zhuān)題
    權(quán)最少連接、源IP算法。 加權(quán)輪詢算法:根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重,按順序依次將請(qǐng)求分發(fā)給不同的服務(wù)器。它用相應(yīng)的權(quán)重表示服務(wù)器的處理性能,按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器,權(quán)重大的后端服務(wù)器被分配的概率高。相同權(quán)重的服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù),例如HTTP等服務(wù)。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    時(shí)間:2023-09-26 14:19:24 API網(wǎng)關(guān) 云計(jì)算 功能介紹 更新后端云服務(wù)器,可修改字段為后端云服務(wù)器的名稱(chēng)和權(quán)重,可以為性能好的服務(wù)器設(shè)置更大的權(quán)重,用來(lái)接收更多的流量。 接口約束 如果member綁定的負(fù)載均衡器的provisioning status不是ACTIVE,則不能更新該member。
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