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- 深度學(xué)習(xí)模型壓縮評價(jià)指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 數(shù)據(jù)質(zhì)量：可控可檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控是對業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量管理的有效工具，可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)場景，實(shí)時(shí)、周期性進(jìn)行調(diào)度，滿足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需求。來自：百科大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢，與交通行業(yè)深度融合，提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評價(jià)”體系化全流程的城市交通綜合治理解決方案，讓交通更智能，讓城市更美好 全息數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知 融合交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十種數(shù)據(jù)源，通過大 數(shù)據(jù)治理 ，構(gòu)建“人-車-路-環(huán)境”實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過視頻智能解析，提升來自：百科
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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(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)限來自：百科
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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、來自：百科![]()
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；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 時(shí)間：2021-01-29 10:02:51 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程，稍有不慎就會帶來不可預(yù)估的重大損失。因此我們在進(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導(dǎo)、支撐云遷來自：百科![]()
與教學(xué)內(nèi)容、學(xué)生學(xué)習(xí)、教學(xué)能力、學(xué)校管理、社會公眾服務(wù)的融合，推進(jìn)智慧學(xué)習(xí)、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧評價(jià)、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展，打造“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”的區(qū)域智慧教育環(huán)境，推動(dòng)信息技術(shù)與教育全面深度融合，提升教與學(xué)的效率和效果，促進(jìn)教學(xué)、學(xué)習(xí)和管理方式創(chuàng)新，提來自：云商店![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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)的整體流程來自：百科![]()
ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點(diǎn)來自：專題![]()
AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(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，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題![]()
作業(yè)的評分方式如下表所示： 表：不同類型作業(yè)的評分方式 頁面說明： 1. 選擇“學(xué)生互評”評分方式。 2. 設(shè)置每位學(xué)生需要評價(jià)的作業(yè)的份數(shù)。設(shè)置每人評價(jià) 5 份作業(yè)，則系統(tǒng)從已經(jīng)提交的作業(yè)中隨機(jī)抽取 5 份作業(yè)給每位學(xué)生。如果最終提交的作業(yè)總數(shù)少于 5 份，則評分方式自動(dòng)改為“教師評分”。來自：云商店![]()
，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”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，通過來自：百科![]()
T數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，以DigitalTwins資產(chǎn)模型為中心驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析，開發(fā)者可以直接使用統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù)，大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。通過構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解；通過“IoT+資產(chǎn)模型”，在數(shù)字世界中構(gòu)建來自：百科![]()
云知識 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
個(gè)或多個(gè)功能。 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(dòng)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)效率和訓(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 CDN 的穩(wěn)定性和可靠性指標(biāo) CDN的穩(wěn)定性和可靠性指標(biāo) 時(shí)間：2022-07-01 17:46:29 【CDN特惠活動(dòng)】 CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上的智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，依靠部署在各地的邊緣服務(wù)器，通過中心平臺的負(fù)載均衡、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度等功能模塊，使用戶就近獲取來自：百科![]()
09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。 通過構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解。通過“IoT+資產(chǎn)模型”，在數(shù)字世界中構(gòu)建與物理世界準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生?；?span style='color:#C7000B'>模型抽象，為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的接口封裝來自：百科
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