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  • 深度學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 TBE自定義算子開發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) TBE自定義算子開發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 時間:2020-12-09 09:46:20 本課程主要介紹什么是算子、什么是TBE,以及如何使用TBE來進(jìn)行開發(fā)活動。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)
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    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間: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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  • 深度學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證 相關(guān)內(nèi)容
  • 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
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    ,健康發(fā)送短信。 類別 變量規(guī)范 內(nèi)容規(guī)范 模板示例 驗(yàn)證碼短信 僅支持一個變量,用于填寫數(shù)字驗(yàn)證碼。 驗(yàn)證碼變量的“最大長度”要求為8位及以下。 國內(nèi)短信必須含有驗(yàn)證碼,注冊碼,校驗(yàn)碼,動態(tài)碼這4個詞其中之一。 請參考驗(yàn)證碼短信模板示例 通知短信 鏈接和聯(lián)系方式不支持使用變量發(fā)送,請?zhí)顚懺谀0宓墓潭ㄎ谋局小?
    來自:專題
  • 深度學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證 更多內(nèi)容
  • GaussDB 時支持對數(shù)據(jù)庫用戶進(jìn)行身份驗(yàn)證,包含密碼驗(yàn)證 IAM 驗(yàn)證兩種方式。 密碼驗(yàn)證 您需要對數(shù)據(jù)庫實(shí)例進(jìn)行管理,使用 數(shù)據(jù)管理服務(wù) Data Admin Service )登錄數(shù)據(jù)庫時,需要對帳號密碼進(jìn)行驗(yàn)證驗(yàn)證成功后方可進(jìn)行操作。 IAM驗(yàn)證 您可以使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 服務(wù)(Identity
    來自:專題
    可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等,已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能,升級成了智能設(shè)備后的“威力”。 但,物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來。這就意
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    delArts來開發(fā)模型,并將模型部署為在線服務(wù)或批量服務(wù)驗(yàn)證其正確性,確認(rèn)模型輸出無誤后,在ModelArts平臺上將開發(fā)好的模型提交判分,最后在競賽平臺上提交作品、查看成績。 4、 系統(tǒng)實(shí)時評測,每天更新排行榜一次,每個團(tuán)隊(duì)每天有3次評測機(jī)會,所提交的模型得分可在大賽平臺頁面“提交作品”中實(shí)時查詢
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    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 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 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(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 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),
    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(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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    AI 平臺,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)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
    來自:專題
    ,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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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    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
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    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。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    個或多個功能。 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。
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    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)
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    【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)集上的平均
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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)狀模型和關(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(diǎn)幾個方面進(jìn)行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計(jì)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(jì)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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