- 流行了深度學(xué)習(xí)框架 內(nèi)容精選 換一換
-
電力計(jì)量大數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí) 數(shù)據(jù)湖 ,千萬(wàn)級(jí)終端采集頻率提升到分鐘級(jí) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖,千萬(wàn)級(jí)終端采集頻率提升到分鐘級(jí) 電網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)2.0 流批一體計(jì)算,數(shù)據(jù)讀寫(xiě)性能提升8倍,電費(fèi)測(cè)算提效20倍 流批一體計(jì)算,數(shù)據(jù)讀寫(xiě)性能提升8倍,電費(fèi)測(cè)算提效20倍 油氣 油氣云 安全可靠云底座, 600+經(jīng)驗(yàn)庫(kù)完整 數(shù)據(jù)治理 方案來(lái)自:專題Insight,簡(jiǎn)稱 DLI )是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài),實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 功能優(yōu)勢(shì) 純SQL操作 DLI提供標(biāo)準(zhǔn)S來(lái)自:百科
- 流行了深度學(xué)習(xí)框架 相關(guān)內(nèi)容
-
會(huì)議、Sprint回顧會(huì)議等會(huì)議、以及團(tuán)隊(duì)的日常更新。 ● 將Kanban方法與Scrum框架進(jìn)行了結(jié)合,團(tuán)隊(duì)借鑒Kanban方法中的精益思想,可視化價(jià)值流,發(fā)現(xiàn)并解決阻塞與瓶頸,加速價(jià)值流交付,并加快反饋回路,持續(xù)進(jìn)行改進(jìn)。 持續(xù)交付 從步驟?開(kāi)始,進(jìn)入到工程實(shí)踐,也就是通常說(shuō)的CI/CD過(guò)程。來(lái)自:專題來(lái)自:百科
- 流行了深度學(xué)習(xí)框架 更多內(nèi)容
-
什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹來(lái)自:百科學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念,為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ,從入門(mén)到實(shí)踐,循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課,涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來(lái)自:專題Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,從用戶自建的Kafka、 MRS -Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息,不同場(chǎng)景的吞吐量有差異。 應(yīng)用場(chǎng)景 實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析。來(lái)自:百科,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā):針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求,來(lái)自:云商店SQL,定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出,快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯;用戶無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群,無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能,降低流數(shù)據(jù)分析門(mén)檻。 獨(dú)享集群 全托管模式,自動(dòng)彈性伸縮,用戶完全不感知計(jì)算集群,無(wú)需關(guān)心大數(shù)據(jù)框架和資源調(diào)度框架,即時(shí)提交作業(yè)后,可視化查看作業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)。提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式,來(lái)自:百科之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開(kāi)辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過(guò)GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過(guò)訓(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望來(lái)自:百科
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- 深度學(xué)習(xí)框架指南
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch)
- PyTorch深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.3 本書(shū)涉及的深度學(xué)習(xí)框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.5 深度學(xué)習(xí)展望
- 初識(shí)深度學(xué)習(xí)推理框架 | 簡(jiǎn)記
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.4 優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的方法
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——2TensorFlow深度學(xué)習(xí)框
- 針對(duì)深度學(xué)習(xí)框架版本的討論