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  • 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間序列建模 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 掌握這 11 個(gè)文檔技巧,能幫你節(jié)省大量工作時(shí)間 ! 掌握這 11 個(gè)文檔技巧,能幫你節(jié)省大量工作時(shí)間 ! 時(shí)間:2022-11-21 10:32:42 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 電子文檔的用途十分廣泛,但日常生活工作中,并不是人人都能完全掌握它的妙用。
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    云知識(shí) 獲取指定時(shí)間段的函數(shù)運(yùn)行指標(biāo)ListFunctionStatistics 獲取指定時(shí)間段的函數(shù)運(yùn)行指標(biāo)ListFunctionStatistics 時(shí)間:2023-08-09 11:13:54 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定時(shí)間段的函數(shù)運(yùn)行指標(biāo)。
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    用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P1實(shí)例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使
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  • NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB)
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    NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2vs型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB)
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    華為 開發(fā)者大會(huì) (Cloud)時(shí)間 華為開發(fā)者大會(huì)(Cloud)時(shí)間 7月7日,華為開發(fā)者大會(huì)2023 ( Cloud )將拉開帷幕 7月7日,華為開發(fā)者大會(huì)2023 ( Cloud )將拉開帷幕 7月7日-7月9日,誠(chéng)邀您參加這場(chǎng)不容錯(cuò)過的年度開發(fā)者盛會(huì),讓我們一起開啟探索之旅。
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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(yàn)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
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    藥物篩選通常分為靶點(diǎn)蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗(yàn)驗(yàn)證、臨床驗(yàn)證四大階段。 計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)可以極快地加速前兩個(gè)階段,利用同源建模和分子動(dòng)力學(xué)模擬,從病毒蛋白一級(jí)序列快速獲得病毒蛋白3D結(jié)構(gòu),并且依托云端算力實(shí)現(xiàn)大規(guī)模篩選和成藥性分析,從萬(wàn)級(jí)的小分子篩選庫(kù)獲得百級(jí)的候選小分子只需耗時(shí)1
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    提供針對(duì)醫(yī)療行業(yè)的AI自動(dòng)建模工具。 提供醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)的預(yù)置資產(chǎn),提升企業(yè)的效率。 內(nèi)置大量生物醫(yī)療領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)分析流程,并結(jié)合華為特有的高性能云計(jì)算,多樣性算力,大數(shù)據(jù)等領(lǐng)先技術(shù)加速計(jì)算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于
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    云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 時(shí)間:2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單,但是同
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    物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
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    云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 時(shí)間:2021-07-01 16:14:24 指標(biāo)數(shù)據(jù)分為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)和聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)。 原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是指原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù),原始指標(biāo)數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù),聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)保留時(shí)間根據(jù)聚合周期不同而不同,具體如下:
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