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- 常用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 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(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)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(quán)限來自：百科
- 常用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型 相關(guān)內(nèi)容
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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(gòu)造、編排、優(yōu)化、來自：百科
- 常用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系；來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
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(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 通過啟發(fā)來自：專題![]()
于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來自：專題![]()
云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
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TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下，通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓(xùn)練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時，希望盡量在不改變原始代碼來自：百科![]()
個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來自：百科![]()
并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 時間：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服務(wù)注冊&發(fā)現(xiàn)； 2. 負(fù)載均衡； 3. 路由（流量切分、灰度發(fā)布）； 4. 熔斷、降級； 5. 故障注入； 6來自：百科![]()
華為云計算 云知識 工作負(fù)載CronJob常用操作 工作負(fù)載CronJob常用操作 時間：2021-07-01 09:45:25 創(chuàng)建CronJob： # kubectl create cronjob hello --image=busybox --schedule="*/1 *來自：百科![]()
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。通過驗證測試數(shù)據(jù)來自：百科![]()
V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲，彈性擴(kuò)容，支持備份與恢復(fù)，讓數(shù)據(jù)更加安全來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個方面進(jìn)行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科
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