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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性分類器 內(nèi)容精選 換一換
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目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用TBE算子開發(fā)工具開發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運(yùn)行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 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(guān)鍵是以云來自：百科TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，TensorDesc（Tensor描述符）是對輸入數(shù)據(jù)與來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性分類器 相關(guān)內(nèi)容
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了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu)； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺(tái)開發(fā)應(yīng)用程序； 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺(tái)的應(yīng)用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上來自：百科
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Docker鏡像構(gòu)建存在以下這些問題，所以目前新興了其他的鏡像構(gòu)建工具，如BuildKit，Kaniko，img，Buildah： 1. 線性構(gòu)建，所有步驟順序執(zhí)行； 2. 無法在普通用戶下執(zhí)行； 3. 無法清理敏感數(shù)據(jù)，構(gòu)建的鏡像中能查看到歷史執(zhí)行中的命令，如果Dockerfile中有敏感信息，將一直保存在鏡像中。來自：百科![]()
SharePoint。建議選用通用型SSD云硬盤，滿足企業(yè)組織多樣化的辦公需求 優(yōu)勢 高可靠 3副本存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 高擴(kuò)展 硬盤可隨時(shí)擴(kuò)容，性能線性增長 大容量 單盤最大容量達(dá)32TB 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS 云備份 CBR 虛擬私有云 VPC 1對1免費(fèi)專家咨詢 開發(fā)測試來自：專題![]()
，數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強(qiáng)一致，數(shù)據(jù)0丟失 卓越性能 極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級負(fù)載下性能卓越 極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級負(fù)載下性能卓越 安全開放 核心代碼擁有100%知識(shí)產(chǎn)權(quán)，單機(jī)主備開源，打造openGauss開放生態(tài)來自：專題![]()
ne，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運(yùn)行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項(xiàng)目TVM（TensorVirtualMachine）基礎(chǔ)上擴(kuò)展的，提供了一套Pytho來自：百科![]()
華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級負(fù)載下性能卓越，支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強(qiáng)一致，數(shù)據(jù)0丟失，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企來自：專題![]()
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，卓越性能，極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級負(fù)載下性能卓越。 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，卓越性能，極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級負(fù)載下性能卓越。 GaussDB分布式形態(tài)整體架構(gòu)來自：專題![]()
Load工具-GDS； 可靠性 多層級冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性； 擴(kuò)展性 開放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線性增長； 表級別在線擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知； 易用性 一站式可視化集群管理，運(yùn)維便捷； SQL On OBS ，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL；來自：百科![]()
及場景的關(guān)鍵訴求。 【場景1】 AI計(jì)算 關(guān)鍵訴求： ①支持異構(gòu)計(jì)算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②縮短訓(xùn)練時(shí)間：支持更高的GPU線性加速比及分布式訓(xùn)練，加快訓(xùn)練速度 ③按需付費(fèi)降低成本：按需付費(fèi)降低訓(xùn)練和推理資源預(yù)留成本 ④免運(yùn)維：AI算法工程師即可操作 【場景2】 高性能容器批量計(jì)算（Job類任務(wù)）來自：百科![]()
好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
RASR優(yōu)勢 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代語音識(shí)別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
BYNET：在PE和AMP之間傳送消息； AMP：管理數(shù)據(jù)庫，與磁盤進(jìn)行交互； Teradata 數(shù)據(jù)倉庫 特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu)； 線性擴(kuò)展； 靈活的配置； 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x8來自：百科![]()
Kafka與RabbitMQ都具備多副本機(jī)制，數(shù)據(jù)可靠性較高。 服務(wù)可用性 Kafka采用集群部署，分區(qū)與多副本的設(shè)計(jì)，使得單節(jié)點(diǎn)宕機(jī)對服務(wù)無影響，且支持消息容量的線性提升。 華為云RabbitMQ支持集群部署，集群節(jié)點(diǎn)數(shù)量有多種規(guī)格。 功能 Kafka與RabbitMQ都是比較主流的兩款消息中間件，具備來自：百科![]()
TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convol來自：百科![]()
超高IO：低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場景。 彈性擴(kuò)展 按需擴(kuò)容：可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容存儲(chǔ)池。 性能線性增長：支持在線擴(kuò)容DSS下的磁盤，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠 三副本冗余：數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密 ：系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。來自：專題![]()
IOPS、150MB/s吞吐量，1ms~3ms時(shí)延 在線擴(kuò)容 在線擴(kuò)容 可根據(jù)需要通過控制臺(tái)或者API，在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，以滿足業(yè)務(wù)不斷變化的需求 可根據(jù)需要通過控制臺(tái)或者API，在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，以滿足業(yè)務(wù)不斷變化的需求 三副本冗余 三副本冗余 利用分布式多副本技術(shù)，將數(shù)據(jù)寫入三份跨機(jī)來自：專題![]()
Job 相關(guān)推薦 華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來自：百科![]()
使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師來自：專題
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