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- 神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索 內(nèi)容精選 換一換
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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），運行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科ps 圖像搜索：基于 圖像標(biāo)簽 的圖像搜索技術(shù)，實現(xiàn)無論輸入關(guān)鍵字或是圖像，都可以快速搜索到對應(yīng)的圖像結(jié)果 多媒體服務(wù)方案架構(gòu) 華為云提供的視頻加速解決方案，助力氣象服務(wù)展現(xiàn)形式豐富多彩 優(yōu)勢 視頻播放：支持點播、互動直播等多種視頻播放模式 圖像搜索：基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù)，實現(xiàn)來自：百科
- 神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索 相關(guān)內(nèi)容
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類型 必選 描述 key string 是 搜索條件key值。 value string 是 搜索條件value。 參數(shù)： not_tags 名稱 類型 必選 描述 key string 是 鍵。最大長度128個unicode字符。搜索時不對此參數(shù)做校驗,key不能為空或者空字符串來自：百科時間：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、運行來自：百科
- 神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索 更多內(nèi)容
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單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 云日志 服來自：專題![]()
為空數(shù)組但結(jié)構(gòu)體不能缺失。 key不能重復(fù)，同一個key中value不能重復(fù)。 結(jié)果返回不包含標(biāo)簽的資源列表，key之間是“或”的關(guān)系，key-value結(jié)構(gòu)中value是或的關(guān)系。 無過濾條件時返回全量數(shù)據(jù)。 matches Array of objects 否 搜索字段，用于按條件搜索專屬主機。來自：百科![]()
件，開放大量設(shè)計參考，適合初創(chuàng)公司、科研單位、高校、培訓(xùn)教育機構(gòu)的FPGA開發(fā)、測試及培訓(xùn)。 應(yīng)用場景： 視頻處理 圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高來自：百科![]()
類型 必選 描述 key string 是 搜索條件key值。 value string 是 搜索條件value。 參數(shù)： not_tags 名稱 類型 必選 描述 key string 是 鍵。最大長度128個unicode字符。搜索時不對此參數(shù)做校驗,key不能為空或者空字符串來自：百科![]()
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)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
計算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：百科![]()
2、默認(rèn)顯示“告警列表”頁面，在該頁面默認(rèn)顯示30分鐘內(nèi)的所有告警列表及其趨勢圖。 3、輸入查詢條件后進(jìn)行搜索，頁面會展示該條件下的所有告警信息及這些告警的趨勢圖，具體查詢條件如下： 在頁面上方搜索框中可根據(jù)日志組、日志流和告警級別進(jìn)行搜索。 設(shè)置時間范圍，可使用 LTS 預(yù)定義好的時間標(biāo)簽，您可根據(jù)實際需要選擇不同來自：專題![]()
顯示30分鐘（相對）的所有告警列表及其趨勢圖。 3、輸入查詢條件后進(jìn)行搜索，頁面會展示該條件下的所有告警信息及這些告警的趨勢圖，具體查詢條件如下： 1）、在頁面上方搜索框中可根據(jù)日志組、日志流和告警級別進(jìn)行搜索。 2）、設(shè)置時間范圍，默認(rèn)時間范圍為30分鐘（相對）。 時間范圍有三來自：專題![]()
云日志服務(wù)平臺有哪些功能 云日志服務(wù)LTS 提供一站式日志采集、秒級搜索、海量存儲、結(jié)構(gòu)化處理、轉(zhuǎn)儲和可視化圖表等功能，助力企業(yè)和開發(fā)者快速高效地進(jìn)行實時決策分析、設(shè)備運維管理、用戶業(yè)務(wù)趨勢分析等。 云日志服務(wù)LTS提供一站式日志采集、秒級搜索、海量存儲、結(jié)構(gòu)化處理、轉(zhuǎn)儲和可視化圖表等功能，助力企業(yè)和開來自：專題![]()
。其特點是TBE工具提供自動優(yōu)化機制，給出較優(yōu)的調(diào)度流程，開發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TBEDSL相關(guān)知識，便可指定目標(biāo)生成代碼，進(jìn)一步被編譯成專用內(nèi)核。TIK開發(fā)難度較高，適用于對于TVM編程及達(dá)芬奇結(jié)構(gòu)都非常了解的開發(fā)者使用。這種方式的接口偏底層，需開發(fā)者自己控制數(shù)據(jù)流及算子的來自：百科![]()
apache.org）。 搜索和可視化界面分析這些日志，你可以使用Kibana（www.elastic.co/產(chǎn)品/kibana）。 云搜索服務(wù) CSS 云搜索服務(wù)是一個基于Elasticsearch且完全托管的在線分布式搜索服務(wù)，為用戶提供結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本的多條件檢索、統(tǒng)計、來自：百科![]()
數(shù)返回即可。 matches 否 Array 搜索字段，key為要匹配的字段，如resource_name等。value為匹配的值。key為固定字典值。 根據(jù)不同的字段確認(rèn)是否需要模糊匹配，如resource_name默認(rèn)為模糊搜索，如果value為空字符串精確匹配。key如果是來自：百科![]()
數(shù)返回即可。 matches 否 Array 搜索字段，key為要匹配的字段，如resource_name等。value為匹配的值。key為固定字典值。 根據(jù)不同的字段確認(rèn)是否需要模糊匹配，如resource_name默認(rèn)為模糊搜索，如果value為空字符串精確匹配。key如果是來自：百科![]()
語音識別 的常見問題 怎么打開在線語音識別？ 打開手機在線語音識別的方法。打開手機搜索引擎，進(jìn)入此應(yīng)用，進(jìn)入手機搜索引擎首頁。點擊箭頭標(biāo)記處的話筒圖標(biāo)。頁面會提示請說話，對著手機麥說話。說完之后，點擊說完了就會自動顯示搜索結(jié)果，如果系統(tǒng)未檢測到聲音，只需點擊重試或者檢查手機麥。 在線語音識別和離線語音識別哪個好？來自：專題![]()
視頻處理：圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過來自：百科![]()
塊，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著預(yù)處理輔助功能。當(dāng)來自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的視頻或圖像數(shù)據(jù)進(jìn)入昇騰AI處理器的計算資源中運算之前，由于Davinci架構(gòu)對輸入數(shù)據(jù)有固定的格式要求，如果數(shù)據(jù)未滿足架構(gòu)規(guī)定的輸入格式、分辨率等要求，就需要調(diào)用數(shù)字視覺處理模塊進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)換，才可以進(jìn)行后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算步驟。來自：百科
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