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AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(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，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負載級智能索引推薦，將效率從小時級別提來自：專題華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科
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。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時，需關注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設置算法搜索功能來自：專題![]()
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統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架，封裝基礎組件，支持常用深度學習模型。 3.跨平臺設計 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場主流芯片，可覆蓋主流監(jiān)控場景需求。 針對端側芯片提供模型轉(zhuǎn)換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場 技能市場預置了多種技能，如人形檢測來自：百科![]()
圖片提取文字相關課程學習 文字識別全景實踐課 采用直播教學+技術干貨形式，掃除 OCR 服務實際應用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長計劃-AI應用篇 您將學習到行業(yè)深度應用的AI領域知識：OCR與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時您也可以選擇體驗和學習當下熱門的端云協(xié)同AI應用開發(fā)來自：專題![]()
向擴容需選擇同一可用區(qū)。 c、單擊“下一步”，進入“規(guī)格確認”界面。 d、確認無誤后，單擊“提交”進行協(xié)調(diào)節(jié)點擴容。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 常用語句 實例連接方式介紹和通過 數(shù)據(jù)管理服務 DAS 、內(nèi)網(wǎng)、公網(wǎng)連接實例 DAS連接 通過華為云 數(shù)據(jù)管理 服務（Data Admin Servi來自：專題![]()
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集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用來自：其他![]()
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