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- tensorflow 實(shí)時(shí)監(jiān)測 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入GaussDB(DWS)。來自：百科了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 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(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科來自：百科
- tensorflow 實(shí)時(shí)監(jiān)測 更多內(nèi)容
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受線上經(jīng)濟(jì)的時(shí)候，背后都依賴于一項(xiàng)關(guān)鍵性技術(shù)——RTC（實(shí)時(shí)音視頻：Real-time Communication）。 此項(xiàng)技術(shù)是支持幾乎所有非接觸式在線實(shí)時(shí)互相場景背后的關(guān)鍵先生，卻鮮為人知，借此很多線上場景可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的音視頻通話，并快速滲透到我們生活、學(xué)習(xí)、工作和娛樂等各個(gè)領(lǐng)域。來自：百科![]()
容災(zāi)是什么意思 容災(zāi)是什么意思 云備份 云備份 云備份（Cloud Backup and Recovery）為云內(nèi)的云服務(wù)器、云硬盤、SFS Turbo、云上及本地文件目錄，VMware虛擬化環(huán)境，提供簡單易用的備份服務(wù)，針對病毒入侵、人為誤刪除、軟硬件等故障場景，可將數(shù)據(jù)恢復(fù)到來自：專題![]()
實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)器 實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)器 首次使用華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)，您可以通過提交工單聯(lián)系華為云技術(shù)客服進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢，快速搭建實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)器。 首次使用華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)，您可以通過提交工單聯(lián)系華為云技術(shù)客服進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢，快速搭建實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)器。 立即使用 如何搭建實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)器來自：專題![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來自：百科![]()
LV和HLS。 實(shí)時(shí)音視頻：實(shí)時(shí)音視頻是基于UDP協(xié)議實(shí)現(xiàn)的多人通話直播，可適用于1對1或1對多的音視頻通話，以及多人視頻連麥和低時(shí)延 視頻直播 ，比如微信語音視頻，要求低延時(shí)，采用UDP私有協(xié)議，延時(shí)可低于400ms，參與通話的人基本上感覺不到延時(shí)。華為云SparkRTC服務(wù)提供了來自：專題![]()
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設(shè)備。 云側(cè)平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
全平臺的SDK。 互動(dòng)直播（連麥），互動(dòng)直播是基于實(shí)時(shí)音視頻基礎(chǔ)之上的，主播可以和觀眾或其他主播進(jìn)行音視頻通話，這時(shí)候要解決延時(shí)和回聲的技術(shù)問題，互動(dòng)直播的實(shí)現(xiàn)得益于實(shí)時(shí)音視頻，因?yàn)橹鞑ブg的互動(dòng)延遲要求比較高，需要低延遲，實(shí)時(shí)音視頻的實(shí)現(xiàn)解決了這個(gè)問題。現(xiàn)在不僅僅只是多個(gè)主播連麥，多個(gè)直播間主播PK也都能做到了。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 中間件全球數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步利器，華為云EventGrid 事件流重磅發(fā)布 中間件全球數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步利器，華為云EventGrid 事件流重磅發(fā)布 時(shí)間：2024-11-28 17:41:58 【摘要】 華為云EventGrid 事件流（簡稱EG）作為易用、穩(wěn)定、高效來自：百科![]()
能力。同時(shí)，該產(chǎn)品兼容底層X86/ARM，華為NPU/英偉達(dá)GPU等不同架構(gòu)的服務(wù)器，并且兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的功能非常豐富。它包括 數(shù)據(jù)管理 平臺、人工智能來自：專題![]()
模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科
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