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- 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法改進(jìn) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 介紹 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器介紹 時間：2020-03-28 16:51:27 云服務(wù)器 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器典型代表型號包括：M6型彈性云服務(wù)器、M3ne型彈性云服務(wù)器、M3型彈性云服務(wù)器、M2型彈性云服務(wù)器、M1型彈性云服務(wù)器 M6型彈性云服務(wù)器搭載第二代英特爾®來自：百科
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IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。來自：百科使用特點設(shè)計一個高效的緩存策略。 GaussDB （for MySQL）目前支持兩種緩存淘汰策略：LRU和LFU，這兩種淘汰算法都是改進(jìn)過的。 改進(jìn)的LFU算法 LFU在實現(xiàn)上采用unordered_map+list方式實現(xiàn)，訪問數(shù)據(jù)時，直接從unordered_map通過key在來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法改進(jìn) 更多內(nèi)容
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合的形態(tài)，相互取長補短。 小模型場景：故障感知和定位等確定性和量化的場景，這種場景使用傳統(tǒng)的小模型，機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計算法更準(zhǔn)確?？捎^測數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采，配合多維度指標(biāo)檢測算法，能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場景：故障根因分析要梳理出上百種應(yīng)用關(guān)聯(lián)的對象，同時通過鏈路追蹤技術(shù)找來自：百科![]()
集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺與推理服務(wù)平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用來自：其他![]()
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“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自：百科![]()
軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗，快速理解學(xué)習(xí)內(nèi)容來自：專題![]()
華為云計算 云知識 什么是實時互動學(xué)習(xí) 什么是實時互動學(xué)習(xí) 時間：2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實時互動學(xué)習(xí)解決方案場景是華為云5G教育解決方案的應(yīng)用場景之一，實時互動學(xué)習(xí)利用手機，平板或?qū)Ｓ玫脑O(shè)備，使學(xué)生獲得一種立體生動的強互動高沉浸感體驗，對知識來自：百科![]()
造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，實現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個學(xué)生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學(xué)院 老年教育作為終來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理， 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自：百科![]()
軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程，快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進(jìn)階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
在鯤鵬BMS上進(jìn)行WRF部署與性能優(yōu)化 在鯤鵬BMS上進(jìn)行WRF部署與性能優(yōu)化 時間：2020-12-02 09:48:24 本實驗指導(dǎo)用戶通過配置編譯器等應(yīng)用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，提升WRF運行性能。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗通過操作編譯器、MPI、數(shù)學(xué)庫、應(yīng)用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，完成WRF運來自：百科![]()
企業(yè)門戶優(yōu)勢 精美模板：7大色系，60+行業(yè)覆蓋，3000+套模板 五站合一：PC/手機/小程序/微信公眾號/App一站式搭建 網(wǎng)站推廣優(yōu)化：支持多種搜索引擎優(yōu)化（SEO）設(shè)置，提高網(wǎng)站排名 安全放心：華為 云安全 加固，支持HTTPS防劫持、防篡改、防監(jiān)聽 企業(yè)門戶 建站怎么選？ 定制建站來自：專題![]()
場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，對云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自：專題![]()
場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，對云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自：專題![]()
糾錯碼的冗余率，降低時延。 此外，全站加速還能支持傳輸協(xié)議優(yōu)化。華為云CDN Net Turbo依托于智能加速網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)端-邊-云協(xié)同，通過QUIC傳輸協(xié)議、BBR2.0+增強算法、MP-TCP聚合加速等多種協(xié)議及算法優(yōu)化，減少帶寬消耗，改善加載速度，提高站點性能。 通過全站加速，來自：百科![]()
。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺設(shè)計 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場主流芯片，可覆蓋主流監(jiān)控場景需求。 針對端側(cè)芯片提供模型轉(zhuǎn)換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場 技能市場預(yù)置來自：百科![]()
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低時延場景 深度學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和低來自：百科
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