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  • 深度學(xué)習(xí)gpu模型和cpu模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權(quán)限
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  • 深度學(xué)習(xí)gpu模型和cpu模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是范式化過程相反的過程技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
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  • 深度學(xué)習(xí)gpu模型和cpu模型 更多內(nèi)容
  • 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT,致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放
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    課程簡介 本課程將從算法算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析討論。。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺 ModelArts
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    本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺 • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點,輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for openGauss)慢SQL 【云小課】如何查看優(yōu)化慢SQL 【云小課】MySQL數(shù)據(jù)庫如何實現(xiàn)存儲空間自動擴(kuò)容
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    華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進(jìn)行對比分析。 層次模型網(wǎng)狀模型查詢效
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    混淆矩陣可幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預(yù)測的正例數(shù)實際正例總數(shù)的比值,這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個數(shù)除以該列的樣本。 精確率 精確率,正確預(yù)測的正例數(shù)預(yù)測正例總數(shù)的比值,這個值越大代表誤檢的概率越小。計算
    來自:百科
    Code一鍵式部署類最佳實踐 資源成本規(guī)劃 資源成本規(guī)劃 資源成本規(guī)劃 資源成本規(guī)劃 SAP最佳實踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳 OBS :資源成本規(guī)劃 使用臨時安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃
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    用算子使用,為上層深度學(xué)習(xí)中各種框架或者應(yīng)用提供了加速的同時盡量避免了開發(fā)昇騰AI處理器底層的適配代碼。 2、如果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造中,出現(xiàn)了新的算子,這時TBE中提供的標(biāo)準(zhǔn)算子庫無法滿足開發(fā)需求。此時需要通過TBE語言進(jìn)行自定義算子開發(fā),這種開發(fā)方式GPU上利用CUDA C+
    來自:百科
    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
    來自:百科
    使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎開發(fā)模型,也可通過制作自定義鏡像,導(dǎo)入ModelArts創(chuàng)建為AI應(yīng)用,并支持進(jìn)行統(tǒng)一管理部署為服務(wù)。 了解詳情 制作自定義鏡像的幾種常見方式 收起 展開 可將Notebook創(chuàng)建的實例保存為自定義鏡像 收起 展開 使用N
    來自:專題
    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)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(jīng)語言模型
    來自:百科
    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
    來自:百科
    易上手 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在
    來自:百科
    代碼理解:根據(jù)用戶給定代碼,輸出代碼的用途實現(xiàn)方案 插件應(yīng)用集成 通用插件開發(fā)模型,與預(yù)置插件相匹配使用,提高應(yīng)用程序的靈活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算,輸出結(jié)果,深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律背后趨勢,更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型
    來自:專題
    重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建DDS只讀節(jié)點,輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for openGauss)慢SQL 【云小課】如何查看優(yōu)化慢SQL 【云小課】MySQL數(shù)據(jù)庫如何實現(xiàn)存儲空間自動擴(kuò)容
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    3、網(wǎng)絡(luò)層:它包括通過互連網(wǎng)絡(luò)路由中繼數(shù)據(jù);除了路由,網(wǎng)絡(luò)層還負(fù)責(zé)建立維護(hù)連接,控制網(wǎng)絡(luò)擁塞,并在必要時生成計費(fèi)信息?!驹搶油ㄟ^尋址建立兩個節(jié)點之間的連接,為源的傳輸層發(fā)送的數(shù)據(jù)包選擇合適的路由交換節(jié)點。并根據(jù)地址正確傳輸?shù)侥康牡氐膫鬏攲?。?4、傳輸層:它包括全雙工或半雙工、流控制錯誤恢復(fù)服務(wù)
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    概念。物聯(lián)網(wǎng)的基本特征從通信對象過程來看,物與物、人與物之間的信息交互是物聯(lián)網(wǎng)的核心。 物聯(lián)網(wǎng)的基本特征可概括為整體感知、可靠傳輸智能處理從1990年,物聯(lián)網(wǎng)開始起步,起始于M2M專業(yè)應(yīng)用,當(dāng)時是碎片化,是孤立的垂直結(jié)構(gòu),典型的業(yè)務(wù)應(yīng)用是電力冶金石化鐵路等領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集,進(jìn)行集
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