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  • 深度學習 模型輕量化 內容精選 換一換
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    華為云計算 云知識 模型轉換及其常見問題 模型轉換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換,即將開源框架的網絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將
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    少某一部分數據源,反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析,從中發(fā)現因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習深度學習模型,模型可以應用到新的數據中,得到預測、評價等結果。
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    來自:專題
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    于非結構化數據的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練,以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數據標注平臺提供高效率的獨立的數據標注功能,支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉換、版
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    AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數,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)
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    Analytics)基于物聯(lián)網資產模型,整合物聯(lián)網數據集成、清洗、存儲、分析、可視化,為開發(fā)者提供一站式服務,降低開發(fā)門檻,縮短開發(fā)周期,快速實現物聯(lián)網數據價值變現。 課程簡介 本課程為大家介紹物聯(lián)網數據分析服務相關特性及使用場景。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 了解物聯(lián)網數據分
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    學習 云數據庫 GaussDB 學習云數據庫 GaussDB 云數據庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數據上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數據庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數
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    領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經語言模型
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    深度學習計算服務平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的 AI開發(fā)平臺 ,提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數據集、AI模型與算力等。
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    華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合
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    行作為一個記錄,列模型數據庫以一列為一個記錄。(這種模型,數據即索引,IO很快,主要是一些分布式數據庫) 鍵值對模型:存儲的數據是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數據,有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數據庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層:物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質為數據鏈路層提供物理連接,
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    而在標準物模型下,每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型,既能夠滿足復雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應用進行對接。
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