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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：百科來自：百科
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類的水平。本課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。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![]()
華為云計算 云知識 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序，通過機器學習構建硬盤故障預測模型，對數據中心來自：百科![]()
個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學來自：專題![]()
華為云計算 云知識 哪些內容會占用 文檔數據庫 實例空間 哪些內容會占用文檔數據庫實例空間 時間：2021-03-23 14:41:36 以下內容占用文檔數據庫實例空間： 1、除備份數據以外的用戶正常的數據。 2、文檔數據庫實例正常運行所需的數據，比如系統數據庫、數據庫回滾日志、索引等。來自：百科![]()
l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現更合理的內存管理算法，最大化內存復用率，絕大部分場景下達到內存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進一步減少內存占用。 l LiteA來自：百科![]()
來自：專題![]()
MySQL變更實例CPU和內存規(guī)格前提 約束限制 1.賬戶余額大于等于0元，才可變更規(guī)格。 2.當實例進行CPU/內存規(guī)格變更時，該實例不可被刪除。 3.將獨享型規(guī)格變更到通用型，可能會降低性能影響業(yè)務，請謹慎選擇。 4.當實例進行CPU/內存規(guī)格變更時，不能對該實例做如下操作：重啟數據庫、擴容磁盤來自：專題![]()
l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現更合理的內存管理算法，最大化內存復用率，絕大部分場景下達到內存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進一步減少內存占用。 l LiteA來自：百科![]()
金屬服務器。 云硬盤類似PC中的硬盤，需要掛載至云服務器使用，無法單獨使用。您可以對已掛載的云硬盤執(zhí)行初始化、創(chuàng)建文件系統等操作，并且把數據持久化地存儲在云硬盤上。 云硬盤簡稱為磁盤，本文檔中也會用磁盤來表示云硬盤。 圖1 云硬盤架構 云硬盤基本概念 表1 云硬盤基本概念 概念 說明來自：專題![]()
擴容“可用”狀態(tài)的云硬盤 云硬盤服務簡介 01:30 云硬盤服務簡介 購買云硬盤 04:30 購買云硬盤 刪除云硬盤 03:30 刪除云硬盤 擴容“正在使用”狀態(tài)的云硬盤 03:30 擴容“正在使用”狀態(tài)的云硬盤 擴容“可用”狀態(tài)的云硬盤 03:30 擴容“可用”狀態(tài)的云硬盤 云硬盤使用常見問題來自：專題![]()
Eye服務，幫助您隨時掌握云硬盤健康狀態(tài)，了解云硬盤運行狀況 配合Cloud Eye服務，幫助您隨時掌握云硬盤健康狀態(tài)，了解云硬盤運行狀況 了解更多 數據共享 共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數據塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點 共享云硬盤是一種支持多個來自：專題![]()
鏡像。 選擇鏡像后，您可以配置容器的規(guī)格。 ●鏡像版本：請選擇需要部署的鏡像版本。 須知：在生產環(huán)境中部署容器時，應避免使用latest版本。因為這會導致難以確定正在運行的鏡像版本，并且難以正確回滾。 ●容器規(guī)格：根據需要選擇容器CPU、內存的配額， ●AI加速卡 容器應用選擇的來自：專題![]()
合優(yōu)化以及內存復用優(yōu)化操作。根據算子輸入、輸出內存信息，進行計算內存復用，將相關復用信息寫入模型和算子描述中，生成高效的離線模型。這些優(yōu)化操作可以將多個算子執(zhí)行時的計算資源進行重新分配，最大化減小運行時內存占用，同時避免運行過程中頻繁進行內存分配和釋放，實現以最小的內存使用和最低來自：百科
