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  • 深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 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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    靈活的開(kāi)發(fā)工具:華為云提供了多種開(kāi)發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評(píng)估工具等,支持不同層次和角色的開(kāi)發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開(kāi)發(fā)。 - 豐富的模型庫(kù):華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型模型市場(chǎng),涵蓋了圖像、語(yǔ)音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開(kāi)發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善
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  • 深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別模型 相關(guān)內(nèi)容
  • AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)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(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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  • 深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)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(guò)程中,都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)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、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)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),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi): 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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    Interface,應(yīng)用程序編程接口)將 語(yǔ)音識(shí)別 成文字或者將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語(yǔ)音等。 核心優(yōu)勢(shì):可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳二進(jìn)制數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理,生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字,支持熱詞定制。 核心能力:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先;使用工業(yè)
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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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音合成 語(yǔ)音識(shí)別收費(fèi)方式介紹 語(yǔ)音合成語(yǔ)音識(shí)別收費(fèi)方式介紹 時(shí)間:2020-06-09 18:43:38 語(yǔ)音合成 定制語(yǔ)音識(shí)別 定制語(yǔ)音識(shí)別為按需計(jì)費(fèi)后服務(wù),賬單出賬時(shí)間通常在計(jì)費(fèi)周期結(jié)束一小時(shí)后或者第二天,具體出賬時(shí)間以系統(tǒng)為準(zhǔn)。 一句話識(shí)別 : 按需計(jì)費(fèi)
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    ,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(jiǎn)”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(chǎng)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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過(guò)
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 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(guò)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D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景,例如圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla
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    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)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(kāi)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(kāi)
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    個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)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(kāi)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(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)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(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)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(gè)方面進(jìn)行對(duì)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(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)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(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)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。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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    云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間:2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單,但是同
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