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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟來自：專題文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document Database Service，簡稱DDS）完全兼容MongoDB協(xié)議，提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，本文介紹文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document來自：專題
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)優(yōu) 相關(guān)內(nèi)容
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GaussDB 性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知： 性能調(diào)優(yōu)過程有時候需要重來自：專題來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)優(yōu) 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。來自：百科![]()
云知識 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。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
12.0部分）：標(biāo)準(zhǔn)版和高級版功能： 參數(shù)調(diào)優(yōu)個數(shù)（個）參數(shù)類型標(biāo)準(zhǔn)版≤50用戶指定調(diào)優(yōu)參數(shù)高級版≤150用戶指定調(diào)優(yōu)參數(shù)十余年互聯(lián)網(wǎng)大用戶量數(shù)據(jù)庫使用、調(diào)優(yōu)經(jīng)驗,5日內(nèi)快速交付調(diào)優(yōu)結(jié)果來自：其他![]()
后會自動出現(xiàn)參數(shù)列表。 鼠標(biāo)移至參數(shù)名稱，可以快速將該參數(shù)設(shè)置為流水線參數(shù)并能直接引用該參數(shù)。 八、完成參數(shù)引用后，保存信息，然后單擊“保存并運(yùn)行”，彈出“運(yùn)行配置”側(cè)滑框，可查看“運(yùn)行參數(shù)配置”。 運(yùn)行時參數(shù)值默認(rèn)為添加參數(shù)時為參數(shù)設(shè)置的默認(rèn)值，可根據(jù)需要進(jìn)行修改。流水線運(yùn)行時來自：專題![]()
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章來自：百科![]()
歡迎學(xué)習(xí)華為云學(xué)院微認(rèn)證《基于BoostKit的大數(shù)據(jù)性能調(diào)優(yōu)實踐》，了解詳細(xì)實踐內(nèi)容。該課程非常適合對大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)感興趣的開發(fā)者，或大數(shù)據(jù)各個組件的初學(xué)者，該課程介紹了介紹大數(shù)據(jù)主要組件性能調(diào)優(yōu)的經(jīng)驗，以Hbase為例介紹調(diào)優(yōu)過程，并通過實踐鞏固調(diào)優(yōu)理論，學(xué)習(xí)本課程后，你能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)有基本的理解和思路，能根據(jù)特定場景對特定組件進(jìn)行調(diào)優(yōu)來自：百科![]()
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)換成昇來自：百科![]()
數(shù)據(jù)量：3000wh 壓測時長：30min（預(yù)熱5min） 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）來自：專題![]()
中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)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。來自：百科![]()
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)展的必來自：百科![]()
線后，當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時，操作窗口時間需向管理部門提出申請，經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 調(diào)優(yōu)流程及調(diào)優(yōu)各階段說明如下： 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源使用情況，確認(rèn)這些資源是否已被充分利用，是否存在瓶頸點(diǎn)。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件來自：專題![]()
云知識 DRS使用中的參數(shù)遷移 DRS使用中的參數(shù)遷移 時間：2021-05-31 17:03:37 數(shù)據(jù)庫 DRS使用中，參數(shù)遷移包括常規(guī)參數(shù)和性能參數(shù)。 常規(guī)參數(shù)大部分參數(shù)不遷移，并不會導(dǎo)致遷移失敗，但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務(wù)的運(yùn)行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移，讓 數(shù)據(jù)庫遷移 后，業(yè)務(wù)和應(yīng)用更平滑，更無憂。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 對等連接參數(shù)有哪些 對等連接參數(shù)有哪些 時間：2021-07-02 11:34:15 對等連接的參數(shù)有：名稱、本端VPC、本端VPC網(wǎng)段、賬戶、對端項目、對端VPC、對端VPC網(wǎng)段等內(nèi)容。 詳細(xì)的參數(shù)解釋見下表： 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
量存儲。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請來自：專題![]()
輕松地創(chuàng)建一個新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板，修改所需參數(shù)并應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫實例，用以使用新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù) DDS 參數(shù)模板與實例建立關(guān)聯(lián)后，如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù)，那么使用該參數(shù)模板的所有實例，都將獲得該參數(shù)模板中對應(yīng)參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS參數(shù)模板使用場景 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS參數(shù)模板使用場景來自：專題
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