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云知識 CDN 技術(shù)在直播中的運用 CDN技術(shù)在直播中的運用 時間：2022-05-26 10:14:20 【CDN活動專區(qū)】 CDN的常用架構(gòu) CDN架構(gòu)設計比較復雜。不同的CDN廠商，也在對其架構(gòu)進行不斷的優(yōu)化，所以架構(gòu)不能統(tǒng)一而論。這里只是對一些基本的架構(gòu)進行簡單的介紹。 CDN來自：百科本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科![]()
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(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)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(nèi)容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。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(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
圖2所示。首先，我們設計了一種預決策調(diào)度，可以在低調(diào)度延遲的情況下做出準確的預測。在創(chuàng)建實例時，會對其部署后的性能進行預測，在不違反QoS的前提下，盡量提高實例的部署密度，以充分利用資源。其次，采用了兩階段擴縮容設計，在負載波動情況下，以最小的開銷高效利用資源。 圖2 JIAGU來自：百科![]()
經(jīng)驗，在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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：來自：百科![]()
任務指令的下發(fā)。調(diào)度過程的詳細流程如圖所示。 首先運行管理器調(diào)用驅(qū)動的dvCommandOcuppy接口進入指令隊列中，根據(jù)指令的尾部信息查詢指令隊列中可用的存儲空間，并將可以用的指令存儲空間地址返回給運行管理器。運行管理器接收到地址后，將當前準備好的任務指令填充進指令隊列存儲空來自：百科![]()
華為云計算 云知識 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 時間：2020-12-02 09:48:24 本實驗指導用戶通過配置編譯器等應用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，提升WRF運行性能。 實驗目標與基本要求 本實驗通過操作編譯器、MPI、數(shù)學來自：百科![]()
需要流量在多CDN間進行調(diào)度與管理，在這種背景下，流量管理系統(tǒng)TMS應運而生。TMS可以根據(jù)用戶的定制需求，選擇特定CDN服務商的最佳CDN邊緣節(jié)點服務用戶，從而更好的滿足用戶的網(wǎng)絡訪問加速需求。同時也可以實現(xiàn)對CDN服務的用戶分流,避免單家CDN服務過載,達到負載均衡的目的,有效地提高系統(tǒng)資源的利用效率來自：百科![]()
進入DDoS原生高級防護實例列表頁面。 在目標實例所在框的右上方，單擊“設置防護對象”。 在彈出的“設置防護對象”對話框中，勾選防護域名（www.example.com）的源站公網(wǎng)IP后，單擊“確定”。 3.創(chuàng)建防護策略。 進入DDoS原生高級防護的防護策略頁面，如圖2所示。 圖2 防護策略頁面 在防護策略列表的左上方，單擊“創(chuàng)建策略”。來自：專題![]()
最終向用戶返回被選中的CDN節(jié)點服務器的地址信息,為用戶提供CDN訪問的服務。 CDN本地調(diào)度 和全局調(diào)度系統(tǒng)相比，本地調(diào)度通常被限制在一定地區(qū)范圍內(nèi)，并且更加關注CDN服務器設備具體的健康狀況與負載情況，根據(jù)實時響應時間，將任務分配給最合適的服務器設備進行處理，進行更精細粒度的調(diào)度決策，實來自：百科![]()
分發(fā)給不同的服務器。它用相應的權(quán)重表示服務器的處理性能，按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請求分配給各服務器，相同權(quán)重的服務器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務，例如HTTP等服務。 2.最少連接 權(quán)重：支持 算法策略：最少連接是通過當前活躍的連接數(shù)來估計服務器負載情況的一種動態(tài)調(diào)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 時間：2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場景： 1.上線優(yōu)化或未達到性能期望的性能優(yōu)化； 2.響應速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化； 3.系統(tǒng)運行過程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化（應急處理）；來自：百科![]()
師可以驗證自己的猜想，創(chuàng)建案例，平臺還可以實現(xiàn)與老師教材共建。 7、Q：目前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，但是部分人工智能技術(shù)面臨侵犯用戶隱私安全的問題：如 人臉識別 技術(shù)、語音技術(shù)等，知途教育在訓練數(shù)據(jù)的收集、存儲，人臉識別等技術(shù)的運用方面有采取哪些措施來保護用戶隱私安全的呢？ A：防止數(shù)來自：云商店![]()
云知識 什么是容器編排調(diào)度引擎Kubernetes？ 什么是容器編排調(diào)度引擎Kubernetes？ 時間：2021-03-05 20:05:10 云計算 容器云 云服務器 容器編排引擎提供資源的管理和容器的調(diào)度技術(shù)，提供容器應用生命周期管理、彈性伸縮、監(jiān)控運維的基本機制，決定容器之來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 時間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計算 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程來自：百科
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