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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 模型相關(guān) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker 相關(guān)關(guān)鍵概念和關(guān)鍵技術(shù)介紹 Docker 相關(guān)關(guān)鍵概念和關(guān)鍵技術(shù)介紹 時(shí)間：2021-04-13 16:03:51 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 Docker是最主流的容器運(yùn)行時(shí)，即容器引擎。containerd是容器技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化之后的產(chǎn)物，為了能夠兼容OCI來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來自：百科![]()
VPN-審計(jì) 云審計(jì) 服務(wù)支持的VPN操作列表 VPN-權(quán)限管理 如果您需要對(duì)您所擁有的VPN進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理，您可以使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 服務(wù) VPN相關(guān)基本概念 IPsec VPN IPsec VPN是一種加密的隧道技術(shù)，通過使用加密的安全服務(wù)在不同的網(wǎng)絡(luò)之間建立保密而安全的通訊隧道。 了解詳情來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來自：百科![]()
使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 時(shí)間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦 計(jì)費(fèi)說明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) Octopus開發(fā)基本流程？來自：百科![]()
DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開發(fā)者可以通過在線體驗(yàn)或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來自：專題![]()
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快速進(jìn)行產(chǎn)品模型和插件的開發(fā)，同時(shí)提供端側(cè)集成、在線調(diào)試、自定義Topic等多種能力，端到端指引物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)，幫助開發(fā)者提升集成開發(fā)效率、縮短物聯(lián)網(wǎng)解決方案建設(shè)周期。 產(chǎn)品ID：即productID，設(shè)備所屬的產(chǎn)品ID，用于關(guān)聯(lián)設(shè)備所屬的產(chǎn)品模型。 產(chǎn)品模型：產(chǎn)品模型（也稱Prof來自：百科![]()
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云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來自：百科![]()
，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進(jìn)離場(chǎng)排序、智能化機(jī)場(chǎng)運(yùn)行等場(chǎng)景，輔助業(yè)務(wù)決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，打造智慧化空管來自：百科![]()
護(hù)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 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(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)來自：專題
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