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  • tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界
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    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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  • tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 相關(guān)內(nèi)容
  • P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使用P2vs型云服務(wù)器。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學(xué)習(xí)框架 RedShift
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    P2v型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使用P2v型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: TensorflowCaffe、PyTorchMXNet等常用深度學(xué)習(xí)框架 RedShift
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  • tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
  • 據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 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)。
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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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    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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    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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    人員軌跡管理,事件報(bào)警管理等功能。從而把被動(dòng)監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)分析與預(yù)警,在園區(qū)、住宅、商場(chǎng)和超市等視頻監(jiān)控場(chǎng)景實(shí)時(shí)感知異常事件,實(shí)現(xiàn)事前布防、預(yù)判,事中現(xiàn)場(chǎng)可視、集中指揮調(diào)度,事后可回溯、取證等業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。 優(yōu)勢(shì): 靈活:提供邊云協(xié)同架構(gòu),根據(jù)用戶場(chǎng)景,靈活定制邊緣智能能力,快速部署智能算法,獲得業(yè)務(wù)最優(yōu)。
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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?,轉(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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    經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進(jìn)行統(tǒng)籌。流程編排器向開(kāi)發(fā)者提供
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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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    極致的冷啟動(dòng)、彈性及更智能的調(diào)度能力。 資源池化預(yù)熱、分層預(yù)加載與彈性水位控制:通過(guò)單實(shí)例多并發(fā)、分層預(yù)熱提升性能、降低成本。函數(shù)實(shí)例百毫秒冷啟動(dòng)時(shí)延,毫秒級(jí)彈性。 5.多維度結(jié)合的大文件加載加速能力。 高性能解壓縮轉(zhuǎn)換,降網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷、CPU解壓耗時(shí)。 共享內(nèi)存加速技術(shù),降解壓IO開(kāi)銷。 依賴包預(yù)加載,降低公共依賴的下載、解壓耗時(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
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    【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí),熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe,pytorch,tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模:每個(gè)隊(duì)伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場(chǎng)組隊(duì),請(qǐng)?jiān)趨①惽疤崆敖M隊(duì)。 3、未滿
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    智能短臨預(yù)報(bào)場(chǎng)景 極端災(zāi)害天氣的短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不足,華為云提供的多種人工智能服務(wù),內(nèi)置大量模型算法(優(yōu)化模型算法),以雷達(dá)基數(shù)據(jù)、雷達(dá)產(chǎn)品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)預(yù)檢測(cè)信息提取、數(shù)據(jù)解析、優(yōu)化檢測(cè)模型等,可以極大提升短臨天氣的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度 人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái):簡(jiǎn)單易用,極大降低人工智能應(yīng)用門檻;高效便捷,圖形化一站式端到端作業(yè)
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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) 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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    ModelArts 推理部署 AI模型開(kāi)發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù),您可以通過(guò)調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 AI模型開(kāi)發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為
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