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  • 深度學習模型原理 內容精選 換一換
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    云知識 概念數據模型 概念數據模型 時間：2020-11-16 15:16:42 概念數據模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數據出發(fā)，抽象出關鍵的業(yè)務實體，并描述這些實體間的關系。 數據庫概念模型實際上是現實世界
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    AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據經驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
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    華為云計算 云知識 Hive基本原理 Hive基本原理 時間：2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的 數據倉庫 基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數據的機制
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    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據，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現了一種構造、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 數據庫管理 數據庫 安全管理 數據庫安全 服務 安全控制 在數據庫應用系統(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： 加密存取數據 -> 有意非法活動 用戶身份驗證，限制操作權限
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    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 數據庫 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 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數據庫 在建設數據庫的邏輯模型時，應當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設計流程設計邏輯數據模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關系；
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    需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：掌握學習算法定義與機器學習的流程；了解常用機器學習算法；了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、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，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理
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    ，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(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。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過
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    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數據庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數據模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標數據模型（層次、網狀、關系、面向對象），轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數據庫
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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深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 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芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    華為云計算 云知識 云硬盤突發(fā)能力及原理 云硬盤突發(fā)能力及原理 時間：2020-08-25 11:41:21 突發(fā)能力是指小容量云硬盤可以在一定時間內達到IOPS突發(fā)上限，超過IOPS上限的能力。此處IOPS上限為單個云硬盤的性能。 突發(fā)能力適用于云服務器啟動場景，一般系統(tǒng)盤容量較小，以50
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    將介紹主機 漏洞掃描 的原理、目的和方法。 一、原理 主機漏洞掃描的原理是通過掃描程序對目標主機的操作系統(tǒng)和應用程序進行深度檢測，查找是否存在已知的安全漏洞。掃描程序可以采用主動或被動方式，主動掃描是指掃描程序向被掃描的主機發(fā)送檢測請求，主動探測漏洞；被動掃描是指掃描程序被動接收主機
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    個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型，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深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 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 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
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