- 從線性分類器到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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,無需機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)背景。 采用多維時(shí)序預(yù)測(cè)算法,利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,相比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法準(zhǔn)確度提升50%,訓(xùn)練及預(yù)測(cè)時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘,可應(yīng)用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)場(chǎng)景 低成本存儲(chǔ) 自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ),相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的1/10 技術(shù)優(yōu)勢(shì)來自:專題降低成本的目的。因?yàn)閷?duì)于中心節(jié)點(diǎn)來講,并不是所有收集到的數(shù)據(jù)都是有用的,有些沒有必要的數(shù)據(jù)就可以交給邊緣節(jié)點(diǎn)來處理,相當(dāng)于邊緣節(jié)點(diǎn)給中心節(jié)點(diǎn)分擔(dān)了一部分壓力,這樣做可以達(dá)到降低成本的效果。 過去數(shù)據(jù)處理的方式與上圖相同,數(shù)據(jù)從設(shè)備產(chǎn)生,并且上傳到網(wǎng)關(guān),但是網(wǎng)關(guān)沒有計(jì)算能力,就只能來自:百科
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邊、端,不同層級(jí)中不同設(shè)備的計(jì)算資源而實(shí)現(xiàn)。因此,物聯(lián)網(wǎng)中的操作系統(tǒng)涉及到芯片層、終端層、邊緣層、云端層等多個(gè)層面 當(dāng)前很多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)從傳統(tǒng)意義上的“啞”設(shè)備成功轉(zhuǎn)型為智能化設(shè)備。那么一個(gè)設(shè)備從“啞”到智能化,必須面對(duì)兩個(gè)問題:資源管理、設(shè)備的互聯(lián)互通。而在這物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)百來自:百科云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來自:百科
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華為云 GaussDB 為華為流程IT ERP中國區(qū)上線保駕護(hù)航 華為集團(tuán)流程IT ERP系統(tǒng)部署GaussDB后,各項(xiàng)性能和指標(biāo)超過預(yù)期,采購履行耗時(shí)從90分鐘下降到15秒;端到端訂單履行耗時(shí)從23分鐘下降到9秒;在歷史峰值5倍壓力下性能依然穩(wěn)定不下降,為20萬華為員工提供服務(wù)化、標(biāo)準(zhǔn)化、場(chǎng)景化的IT服務(wù)能力 了解更多來自:專題
集群內(nèi)HA,數(shù)據(jù)不丟失,業(yè)務(wù)秒級(jí)中斷; 同城跨AZ容災(zāi),數(shù)據(jù)不丟失,分鐘級(jí)恢復(fù); 兩地三中心部署。 3. 高擴(kuò)展 容量和性能按需水平擴(kuò)展 256節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展能力,卓越線性比; 在線擴(kuò)容。 4. 易管理 易遷移,易監(jiān)控,運(yùn)維 兼容SQL2003標(biāo)準(zhǔn)語法+企業(yè)擴(kuò)展包; 數(shù)據(jù)復(fù)制 、監(jiān)控運(yùn)維、開發(fā)工具。 文中課程來自:百科
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來自:百科
情況。比如,多條查詢視圖同一時(shí)間更新相同的數(shù)據(jù),或者多個(gè)大量的負(fù)載爭(zhēng)奪系統(tǒng)資源。隨著競(jìng)爭(zhēng)的增加,吞吐量下降。 5.優(yōu)化 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化可以影響到整個(gè)系統(tǒng)的性能。在執(zhí)行SQL制定、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分布等操作時(shí),啟用數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器打造最有效的執(zhí)行計(jì)劃。 調(diào)優(yōu)范圍確定 性能調(diào)來自:專題
主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。 彈性擴(kuò)展,性能線性提升 支持1000+超大分布式集群的能力,可以輕松應(yīng)對(duì)海量高并發(fā)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜查詢場(chǎng)景的考驗(yàn)。來自:專題
GaussDB支持單集群1000+節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展下能夠獲得卓 越的性能線性比,同時(shí)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容能夠做到完全在線,對(duì)客戶透明。節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容完成后DN數(shù)據(jù)自動(dòng)重分布,CN自動(dòng)完成負(fù)載均衡。 第七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是一站式遷移解決方案 GaussDB基于 數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用遷移 (UGO)和 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) (DRS),從遷移評(píng)估、結(jié)構(gòu)遷移、應(yīng)用遷移、全來自:專題
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio; 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab來自:百科
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio; ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab.huaweicloud來自:百科
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB規(guī)劃存儲(chǔ)模型 GaussDB支持行列混合存儲(chǔ)。行、列存儲(chǔ)模型各有優(yōu)劣,建議根據(jù)實(shí)際情況選擇。 行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上,列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況下,創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請(qǐng)參見圖1。 圖1 行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異 上圖中,左上為行存來自:專題
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