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- 深度學(xué)習(xí)ssd算法優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
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可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?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(guò)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)或深度學(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。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場(chǎng)景： 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化； 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化； 3.系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化（應(yīng)急處理）；來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 介紹 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器介紹 時(shí)間：2020-03-28 16:51:27 云服務(wù)器 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器典型代表型號(hào)包括：M6型彈性云服務(wù)器、M3ne型彈性云服務(wù)器、M3型彈性云服務(wù)器、M2型彈性云服務(wù)器、M1型彈性云服務(wù)器 M6型彈性云服務(wù)器搭載第二代英特爾®來(lái)自：百科
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速率要求高，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景。 通用型SSD：高性價(jià)比，適用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 超高IO云硬盤(pán)：低時(shí)延、高性能，適用于高性能，高讀寫(xiě)速率要求，讀寫(xiě)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。 極速型SSD：采用了結(jié)合全新低時(shí)延擁塞控制算法的RDMA技術(shù)，適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：專題![]()
高，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求應(yīng)用場(chǎng)景。 · 通用型SSD：高性價(jià)比，適用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 · 超高IO云硬盤(pán)：低時(shí)延、高性能，適用于高性能，高讀寫(xiě)速率要求，讀寫(xiě)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。 · 極速型SSD：采用了結(jié)合全新低時(shí)延擁塞控制算法的RDMA技術(shù)，適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：專題![]()
IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。來(lái)自：百科![]()
集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫(kù)是提供開(kāi)箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉(cāng)庫(kù)，模型庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型專用來(lái)自：其他![]()
顯卡NVIDIA Tesla P100。當(dāng)前業(yè)界數(shù)據(jù)中心級(jí)顯卡性能最強(qiáng)。 優(yōu)良整體實(shí)例規(guī)格：合理的CPU內(nèi)存配比、高速Nvme盤(pán)。實(shí)例在深度學(xué)習(xí)，需要大量磁盤(pán)高速緩存領(lǐng)域。具有明顯性能優(yōu)勢(shì) 優(yōu)良性價(jià)比：繼承E CS 的優(yōu)勢(shì)、包括彈性、易運(yùn)維等等。同時(shí)充分利用GPU摩爾定律紅利。業(yè)務(wù)可以快速跟隨硬件發(fā)展。來(lái)自：百科![]()
動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專題![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自：百科![]()
日常巡檢告警，提前預(yù)防 指標(biāo)超閾值自動(dòng)告警，及時(shí)應(yīng)對(duì) 分布式緩存服務(wù)企業(yè)版與開(kāi)源Redis性能表現(xiàn)對(duì)比 內(nèi)核深度優(yōu)化 華為云分布式緩存服務(wù)企業(yè)版針對(duì)Key rehash及數(shù)據(jù)快照的深度優(yōu)化，最大程度抑制緩存性能抖動(dòng)。 性能抖動(dòng)更小 相比開(kāi)源Redis 6.0，華為云分布式緩存服務(wù)企業(yè)版在來(lái)自：專題![]()
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(guò)“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫(xiě)代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來(lái)自：百科![]()
造個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個(gè)學(xué)生實(shí)現(xiàn)彈性有效的針對(duì)性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過(guò)建設(shè)家庭教育平臺(tái)，讓家長(zhǎng)通過(guò)家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營(yíng)幸福家庭的能力。 （3）老年開(kāi)放學(xué)院 老年教育作為終來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 什么是實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 時(shí)間：2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)解決方案場(chǎng)景是華為云5G教育解決方案的應(yīng)用場(chǎng)景之一，實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)利用手機(jī)，平板或?qū)Ｓ玫脑O(shè)備，使學(xué)生獲得一種立體生動(dòng)的強(qiáng)互動(dòng)高沉浸感體驗(yàn)，對(duì)知識(shí)來(lái)自：百科![]()
軟件開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)入門(mén) 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 軟件開(kāi)發(fā)知識(shí)圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開(kāi)發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開(kāi)發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 初級(jí)、中級(jí)在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，快速理解學(xué)習(xí)內(nèi)容來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向， 云數(shù)據(jù)庫(kù) 是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理， 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷來(lái)自：百科![]()
軟件開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)入門(mén) 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程，快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) Python語(yǔ)言進(jìn)階 CodeArts 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)來(lái)自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科
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