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  • 深度學習怎樣訓練模型 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
    來自:百科
    邊云協(xié)同 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學習模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來自:專題
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  • AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),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(jù)經(jīng)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)
    來自:專題
    支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 從模型訓練到內容生成,端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領先 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強
    來自:專題
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  • 影像的阿爾茨海默病早期識別準確性,推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產業(yè)的發(fā)展和落地應用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù),參賽選手將基于該數(shù)據(jù)集開發(fā)、訓練模型,并將模型部署在華為云ModelArts平臺進行判分排名,大
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無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 用戶身份驗證,限制操作權限
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    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關系;
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    、openGauss數(shù)據(jù)庫基礎知識,還能在心得專區(qū)分享自己的學習體會。學生和講師、學生之間都能深度互動,充分提升學習趣味性和積極性。 03 課后考試,即時了解學習效果 訓練營在課程結束后,會組織線上隨堂考試,檢測學生學習效果。學生可通過電腦、手機等多設備隨時隨地參加考試??荚嚍橹?
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    GPU服務器怎么使用 產品優(yōu)勢 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景
    來自:專題
    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    CDN 怎么使用 CDN怎么使用 內容分發(fā)網(wǎng)絡 CDN 內容分發(fā)網(wǎng)絡 CDN CDN怎么使用的原理是當用戶訪問使用CDN服務的網(wǎng)站時,本地DNS服務器通過CNAME方式將最終域名請求重定向到CDN服務。CDN通過一組預先定義好的策略(如內容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡負載狀況等),將當時能
    來自:專題
    發(fā)布篇——應用開發(fā)規(guī)范和發(fā)布流程 第5章 DAY 05 資產篇——典型資產介紹 第6章 DAY 06 動手實操篇——模型訓練步驟介紹 第7章 DAY 07 模型訓練篇——模型訓練步驟介紹 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,
    來自:百科
    ,所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后,其緊迫性與重要性不言而喻。如今國內眾多圖像處理的公司越來越多,各種低價內卷的情況經(jīng)常發(fā)生,而華為云 圖像識別 Image的出現(xiàn),讓我看到了解決這個問題的可能性。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務,能夠準確識別圖像中的
    來自:百科
    Flow可以通過語境分析了解用戶需求,并根據(jù)預設規(guī)則或學習過程進行相應操作,甚至預測用戶可能的下一步行動。無縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下,減少結果轉移導致的誤差。且內置多種識別模型便于二次訓練,結合多場景智能學習訓練構建『華為云Astro』產品組合方案,高度實現(xiàn)企業(yè)辦公自動化。
    來自:專題
    語言文本到目標語言文本的自動翻譯。 產品優(yōu)勢 算法領先 基于先進的Transformer架構對算法模型進行深度優(yōu)化, 機器翻譯 效果和速度業(yè)界領先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓練,20年積累的高質量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經(jīng)受復雜場景考驗,華為云機器翻譯服務已在多個場景中成功應用。
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    現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 產品優(yōu)勢 算法領先 基于先進的Transformer架構對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓練,20年積累的高質量翻譯語料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經(jīng)受復雜場景考驗,華為云機器翻譯服務已在多個場景中成功應用
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    華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
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    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關系、面向對象),轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
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    低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓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。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和低
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