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- 1070 的深度學(xué)習(xí)性能 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 1070 的深度學(xué)習(xí)性能 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 1070 的深度學(xué)習(xí)性能 更多內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB調(diào)優(yōu)案例總覽 選擇合適的分布列 案例 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 建立合適的索引 案例 通過建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 通過建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 增加JOIN列非空條件 案例 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 在語句來自：專題![]()
華為云計算 云知識 性能管理的意義有哪些 性能管理的意義有哪些 時間：2021-07-01 15:46:01 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能管理的意義主要為資源的高效使用、偵測系統(tǒng)問題和容量規(guī)劃幾個方面。 1.資源的高效使用 數(shù)據(jù)庫實際上總是在有限的環(huán)境下運行。 對資源的有效管理確來自：百科![]()
華為云計算 云知識 性能管理的目標(biāo)有哪些 性能管理的目標(biāo)有哪些 時間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資來自：百科![]()
分3段，每段的顏色表示每實例的狀態(tài)，紅色表示異常，黃色表示警告，綠色表示正常。 跨應(yīng)用調(diào)用：拓?fù)鋱D支持在不同應(yīng)用服務(wù)間的調(diào)用關(guān)系，對于不同應(yīng)用之間有服務(wù)調(diào)用時，可實現(xiàn)跨應(yīng)用調(diào)用關(guān)系的采集并展示應(yīng)用的性能數(shù)據(jù)。 異常SQL分析：拓?fù)鋱D可以統(tǒng)計并展示數(shù)據(jù)庫或SQL語句的關(guān)鍵指標(biāo)。AP來自：百科![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
log_statement_stats記錄總的語句統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而其他的只記錄針對每個模塊的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 log_statement_stats不能和其他任何針對每個模塊統(tǒng)計的選項一起打開。 取值范圍：布爾型 on表示開啟記錄性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)的功能。 off表示關(guān)閉記錄性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)的功能。 默認(rèn)值：off GaussDB來自：專題![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 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)鍵是以云原生的思維踐來自：百科![]()
華為云計算 云知識 高性能AI計算中云容器的應(yīng)用 高性能AI計算中云容器的應(yīng)用 時間：2020-06-08 17:15:26 容器云 高性能AI計算應(yīng)用場景： 對于AI、基因測序、視頻處理等行業(yè)的用戶，其計算任務(wù)依賴特殊的硬件，如GPU、裸金屬服務(wù)器等，用戶需要將計算業(yè)務(wù)部署在云來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB調(diào)優(yōu)案例總覽 選擇合適的分布列 案例 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 查看案例 建立合適的索引 案例 通過建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 通過建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 查看案例 增加JOIN列非空條件 案例 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 時間：2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場景： 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化； 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化； 3.系統(tǒng)運行過程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化（應(yīng)急處理）；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫的高性能 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫的高性能 時間：2021-06-16 16:58:42 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫之所以能實現(xiàn)高性能，有以下兩個原因： 1. 內(nèi)核優(yōu)化 去掉 double來自：百科![]()
心跳查詢的響應(yīng)時間； 提交到數(shù)據(jù)庫的SQL為基本單元的性能數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)庫工具提交的作業(yè)相關(guān)的性能數(shù)據(jù)（如加載，卸載，備份，恢復(fù)等）。 關(guān)注的時間范圍： 日常范圍：一周高峰時段的時間；月度結(jié)束的時間；季節(jié)變化數(shù)據(jù)。 一天范圍內(nèi)：用戶集中使用系統(tǒng)的時間段；系統(tǒng)壓力比較高的時間段等。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科
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