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來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。 GaussDB數據庫 如何進行性能調優(yōu)？ 管理控制臺 幫助文檔 云數據庫 GaussDB性能調優(yōu) GaussDB 總體調優(yōu)思路 GaussDB性能調優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調優(yōu)人員應對系統(tǒng)軟件架構、軟硬件配置、數據庫配置參數、并發(fā)控制（當前來自：專題![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。 Model來自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領先算法技術，保證AI應用開發(fā)的高效和推理結果的準確，同時減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調參等。 ModelArts Pro根據預置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Graylog部署方法 Graylog部署方法 時間：2020-11-06 10:08:37 簡介 Graylog是一個開源的日志聚合、分析、審計、顯示和預警工具。Graylog完全基于JAVA代碼編寫，運行時需要依賴JDK。 配置流程 一、Ubuntu操作系統(tǒng)來自：百科![]()
全保護。 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)式推薦算法，實現了語來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計的方法：新奧爾良方法 數據庫設計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數據庫 1978年10月，來自三十多個國家的數據庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數據庫設計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數據庫設計的規(guī)范，這來自：百科![]()
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。 可生成在來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬軟件性能調優(yōu)實踐 鯤鵬軟件性能調優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 15:32:45 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉性能優(yōu)化工具的安裝部署操作流程，通過系統(tǒng)性能全景分析，微架構分析及熱點函數分析的實驗操作熟悉性能優(yōu)化工具的使用方法及功能。 實驗目標與基本要求來自：百科
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