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  • 深度學(xué)習(xí)常用模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時(shí)間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報(bào)表類型應(yīng)用常用模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度
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    華為云計(jì)算 云知識 EVS常用功能 EVS常用功能 時(shí)間:2021-07-01 16:51:06 云存儲 云服務(wù)器 云硬盤 云計(jì)算 云主機(jī) 一、EVS掛載 1、掛載共享云硬盤 一塊共享云硬盤最多可同時(shí)掛載至16臺云服務(wù)器,這些云服務(wù)器必須與共享云硬盤位于同一個(gè)可用區(qū); 當(dāng)共享盤狀
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  • 華為云計(jì)算 云知識 SFS常用操作包括哪些 SFS常用操作包括哪些 時(shí)間:2021-07-02 09:45:27 SFS常用操作包括: 1. 創(chuàng)建文件系統(tǒng) 2. 掛載文件系統(tǒng)到云服務(wù)器 3. 管理VPC 4. 創(chuàng)建加密文件系統(tǒng) 5. 刪除文件系統(tǒng) 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院
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    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進(jìn)行注冊設(shè)
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  • 深度學(xué)習(xí)常用模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?
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    華為云計(jì)算 云知識 Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時(shí)間:2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動(dòng)生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹: 文中課程 更多精彩課程、
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    華為云計(jì)算 云知識 常用數(shù)據(jù)分片解決方案 常用數(shù)據(jù)分片解決方案 時(shí)間:2021-05-31 16:17:53 數(shù)據(jù)庫 目前常用的數(shù)據(jù)分片解決方案有應(yīng)用層分片方案和中間件分片方案。 1. 應(yīng)用層分片方案 如當(dāng)當(dāng)?shù)腟harding-JDBC,淘寶的TDDL等。 優(yōu)勢:直連數(shù)據(jù)庫,額外開銷少。
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    華為云計(jì)算 云知識 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間:2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具,IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè),常用的ER圖表示法包括IDEF1x,IE模型的Crow's foot ,UML類圖方式等。
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    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界
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    華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類: 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent
    來自:百科
    AI-Native自治,管理智能高效 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。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
    來自:專題
    端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同,解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場景,節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型,快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析,大大減少上云數(shù)據(jù)流量,節(jié)約存儲成本。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺設(shè)計(jì)
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    華為云計(jì)算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 時(shí)間:2022-10-20 16:44:27 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 1引言 軟硬件技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的飛速發(fā)展,而物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也使得傳感器的應(yīng)用也變得越來越廣泛,二者相輔相成。首先我們需要知道什么是傳感器,傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中處于什么地位、扮演者什么角色呢?
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識 工作負(fù)載Job常用操作 工作負(fù)載Job常用操作 時(shí)間:2021-07-01 09:44:03 創(chuàng)建Job: # kubectl create job pi --from=cronjob/a-cronjob # 從cronjob獲取模板創(chuàng)建Job # kubectl
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    圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架keras、
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    華為云計(jì)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(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)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和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計(jì)算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)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和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(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    華為云計(jì)算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)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,就是和范式化過程相反的過程和技術(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。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)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(shí)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(shí),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(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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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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    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)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(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。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。
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