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  • 機器學(xué)習(xí)模型調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
  • 主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對接。
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    掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.實驗準(zhǔn)備 2.案例配置信息填寫 3.導(dǎo)入基本工具庫 4.腳本入解析 5.設(shè)置超 6.讀取人臉數(shù)據(jù)集 7. 人臉識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 8.訓(xùn)練 9.推理 10.使用ModelArts SDK提交訓(xùn)練作業(yè) 11.ModelArts的推理功能
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    軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗,快速理解學(xué)習(xí)內(nèi)容
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是實時互動學(xué)習(xí) 什么是實時互動學(xué)習(xí) 時間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實時互動學(xué)習(xí)解決方案場景是華為云5G教育解決方案的應(yīng)用場景之一,實時互動學(xué)習(xí)利用手機,平板或?qū)S玫脑O(shè)備,使學(xué)生獲得一種立體生動的強互動高沉浸感體驗,對知識
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    造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺,實現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展,幫助每個學(xué)生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí); 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí),擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學(xué)院 老年教育作為終
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷
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    軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進(jìn)階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“
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    全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。 故障智能診斷 業(yè)務(wù)痛點 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運維數(shù)據(jù),如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實例、主機和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運維經(jīng)驗庫,對異常事務(wù)智能分析給出可能原因。
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    隊分享了基于華為機器視覺產(chǎn)品(軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務(wù))結(jié)合各自賽隊優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐,最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎,華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [
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    想選擇。 機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)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(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA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(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和
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    首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場景為什么需要調(diào)優(yōu),并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點和業(yè)務(wù)場景,告知大家基本調(diào)優(yōu)思路和常用的性能監(jiān)控工具;然后,以HBase的調(diào)優(yōu)案例為例,介紹大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)過程中可能會遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想,最后,在實踐部分簡要介紹Hadoop組件的調(diào)優(yōu)流程。 通過本文,您將了解到大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)過程中的常見問
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    時間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開
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    完成一個模型的計算需要循環(huán)遍歷離線模型中的所有算子,并刷新任務(wù)信息后,離線模型執(zhí)行器會調(diào)用運行管理器接口下發(fā)任務(wù)給任務(wù)調(diào)度器,最后由離線模型執(zhí)行器返回加載結(jié)束信息給AI模型管家,再由流程編排器設(shè)置輸出結(jié)果的回調(diào)函數(shù)獲取執(zhí)行完成后的結(jié)果。至此為止,離線執(zhí)行器完成了離線模型的加載過程
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    框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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