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  • 編譯ssd深度學習模型 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞,不能超長等約束;
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    絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經網絡模型已經通過GPU或者其它類型神經網絡芯片做過訓練。如果將這個神經網絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰AI處理器上能
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  • 華為鴻蒙編譯器鏡像下載 移動端下載鏡像請點擊展開詳情 華為鴻蒙編譯器鏡像 華為鴻蒙編譯器包括:LLVM、gcc、sysroot、hc_gen、gn、ninja。 更多詳情請點擊此處并下載 華為鴻蒙編譯器安裝說明 gn: GN元構建系統(tǒng),用于產生Ninja的編譯腳本。 Ninja:
    來自:專題
    模大,編譯構建耗時長。 適用場景:按需分配編譯構建資源,提升編譯構建速度。支持Linux下C/C++應用程序的編譯構建,及Windows下C/C++/C#應用程序的編譯構建。 移動終端APP 場景特點:移動終端APP業(yè)務變化快,交付要求短平快。 適用場景:利用云端并行編譯技術,快
    來自:專題
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  • 開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用的模型結構,因為事實表的維度展開以后和雪花結構一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    C/C++應用程序的編譯構建,及Windows下C/C++/C#應用程序的編譯構建。 移動終端APP 場景特點:移動終端APP業(yè)務變化快,交付要求短平快。 適用場景:利用云端并行編譯技術,快速編譯構建,縮短交付周期。支持Android系列移動終端APP的編譯構建。 華為云 面向未
    來自:百科
    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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    的開發(fā),只需提供深度學習模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉換就能夠得到離線模型文件,從而進一步利用流程編排器(Matrix)生成具體的應用程序。既然如此,為什么還需要自定義算子呢?這是因為在模型轉換過程中出現(xiàn)了算子不支持的情況,例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想
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    如何科學地進行需求管理?開發(fā)工具的四條“秘籍”?如何管理好龐大的源代碼?如何提升軟件編譯構建效率…… 圍繞軟件開發(fā)全生命周期,解讀CodeArts全系列工具,包括需求管理、代碼托管、編譯構建、代碼測試、流水線等的關鍵特性。開發(fā)者在掌握前沿研發(fā)理念的同時,也能深度了解CodeArts是如何融合華為在軟件開發(fā)領域的豐
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    云知識 什么是產品模型 什么是產品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產品模型,在 物聯(lián)網平臺 構建一款設備的抽象模型,使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息,如顏色、開關等。當定義完一款產品模型后,在進行注冊設
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    華為云計算 云知識 物理模型產出物 物理模型產出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中,物理模型設計階段,需要產出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
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    PCRE為原型開發(fā),并以BSD許可證開源。 使用時分2步來實現(xiàn): 第1步:對規(guī)則集進行預編譯,編譯時可以指定規(guī)則集類型的參數(shù):正則表達式或文本模式 第2步:利用編譯好的規(guī)則集進行匹配,匹配時可以指定為塊模式或流模式 另外需要注意的是x86版本和arm版本的源代碼是有區(qū)別的,官網下
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    立即使用 幫助文檔 1V1咨詢 什么是編譯構建 編譯構建 編譯構建是指將軟件的源代碼編譯成目標文件,并和配置文件、資源文件等一起打包的過程。為開發(fā)者提供配置簡單的混合語言構建平臺,實現(xiàn)編譯構建云端化,支撐企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)交付,縮短交付周期,提升交付效率。支持編譯構建任務一鍵創(chuàng)建、配置和執(zhí)行,
    來自:專題
    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經網絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。
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    AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法,結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經驗調優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
    來自:專題
    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權限
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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