- 深度學(xué)習(xí)模型做量化投資 內(nèi)容精選 換一換
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主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。 彈性擴(kuò)展,性能線性提升 支持1000+超大分布式集群的能力來自:專題角函數(shù),滑窗,流計(jì)算等函數(shù)。 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如按時(shí)間線做Hash Partition,所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫入,單實(shí)例支持超10萬時(shí)間線,最大億級(jí)時(shí)間線。通過采用列式存儲(chǔ)布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時(shí)來自:百科
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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)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
戶隨時(shí)查看和修改報(bào)告內(nèi)容,提高工作效率。 仿真流程與 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái) 輕量化處理及預(yù)覽 商品的仿真模型可以實(shí)現(xiàn)輕量化處理和在線輕量化預(yù)覽,減少資源占用,提高系統(tǒng)運(yùn)行速度。 商品的仿真模型可以實(shí)現(xiàn)輕量化處理和在線輕量化預(yù)覽,減少資源占用,提高系統(tǒng)運(yùn)行速度。 仿真流程與數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 多方案對(duì)比分析來自:專題
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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(tái)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(shí)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(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科
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