- 機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療轉(zhuǎn)備管理 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療轉(zhuǎn)備管理 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 熱備、溫備和冷備的區(qū)別有哪些 熱備、溫備和冷備的區(qū)別有哪些 時(shí)間:2021-07-01 14:31:53 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 熱備 在數(shù)據(jù)庫(kù)正常運(yùn)行下進(jìn)行備份。 備份期間,數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫均可正常進(jìn)行。 溫備 數(shù)據(jù)庫(kù)可用性弱于熱備,備份期間,數(shù)據(jù)庫(kù)只能進(jìn)行讀操作,不能進(jìn)行寫操作。來(lái)自:百科術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:來(lái)自:百科
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能力。 SAP災(zāi)備系統(tǒng)上云方案架構(gòu)圖 SAP災(zāi)備系統(tǒng)上云方案優(yōu)勢(shì) 低成本 無(wú)需自建DC,降低傳統(tǒng)部署購(gòu)買多硬件成本和線下運(yùn)維成本; 高可靠 云上災(zāi)備系統(tǒng)和線下DC數(shù)據(jù)同步,保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行; OBS 對(duì)災(zāi)備系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份,提升數(shù)據(jù)可靠性; 高安全 全平臺(tái)、全節(jié)點(diǎn)、全服務(wù)通過(guò)英國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)(BSI)的PCI-DSS認(rèn)證;來(lái)自:百科
登錄成功后,點(diǎn)擊網(wǎng)站上方學(xué)習(xí)中心,看到學(xué)習(xí)的課程。 學(xué)生查看學(xué)習(xí)的課程如下圖所示: 3 課程學(xué)習(xí) 3.1 課程內(nèi)容學(xué)習(xí) 點(diǎn)擊課程圖片,進(jìn)入課程主頁(yè)學(xué)習(xí) 章節(jié)導(dǎo)航中,可以看到課程安排需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容,如下圖所示 課程內(nèi)容包含:視頻,文檔,網(wǎng)頁(yè),附件,測(cè)驗(yàn)和作業(yè)。 點(diǎn)擊去學(xué)習(xí),可以學(xué)習(xí)該內(nèi)容,視頻學(xué)習(xí)如下圖所示來(lái)自:云商店
了解教師參與教學(xué)的互動(dòng)行為統(tǒng)計(jì),如批閱作業(yè)數(shù)量,回帖數(shù)和發(fā)帖數(shù)等. 1.4.4.4 學(xué)生進(jìn)度了解學(xué)生學(xué)習(xí)整體進(jìn)度匯總信息。 如學(xué)生的首次學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、客觀練習(xí)完成、主觀練習(xí)完成、記錄筆記數(shù)、發(fā)帖數(shù)和回帖數(shù)等。 4.5 結(jié)課管理 4.5.1 成績(jī)考核設(shè)置 包含線上考核設(shè)置與綜合考核設(shè)置。 4.5.2來(lái)自:云商店
華為云 云數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)的雙AZ高可用實(shí)例,可以滿足同城級(jí)別的災(zāi)備。 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)提供的多活災(zāi)備功能具有跨區(qū)域、跨云災(zāi)備的能力,分為單主災(zāi)備和雙主災(zāi)備。 單主災(zāi)備 單主災(zāi)備即使用一主一備的架構(gòu),當(dāng)災(zāi)難發(fā)生時(shí)原災(zāi)備數(shù)據(jù)庫(kù)作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。DRS的主備倒換功能可以實(shí)現(xiàn)主備切換,主備來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS多活災(zāi)備能力特點(diǎn) DRS多活災(zāi)備能力特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-31 16:14:29 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS的多活災(zāi)備能力,通過(guò)異地近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)同步可以實(shí)現(xiàn)跨區(qū),跨云,本地和云、混合云之間數(shù)據(jù)庫(kù)形成災(zāi)備關(guān)系,提供一鍵主備倒換、數(shù)據(jù)比對(duì)、時(shí)延監(jiān)控、數(shù)據(jù)補(bǔ)齊等容災(zāi)來(lái)自:百科
人為主備切換等狀況,會(huì)導(dǎo)致主備節(jié)點(diǎn)切換,此時(shí)副本集可能會(huì)選舉出新主節(jié)點(diǎn),原來(lái)的主節(jié)點(diǎn)則降為備節(jié)點(diǎn)。 3、內(nèi)存使用率過(guò)高,即實(shí)例的負(fù)載過(guò)高時(shí),會(huì)發(fā)生主備切換。 DDS 主備切換會(huì)產(chǎn)生什么影響? DDS主備切換會(huì)產(chǎn)生什么影響? 1、當(dāng)主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí),系統(tǒng)會(huì)在30秒之內(nèi)切換到備節(jié)點(diǎn)。來(lái)自:專題
想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和來(lái)自:百科
FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA開(kāi)發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓用戶方便地開(kāi)發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù),為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用: 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析。來(lái)自:百科
提供針對(duì)醫(yī)療行業(yè)的AI自動(dòng)建模工具。 提供醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)的預(yù)置資產(chǎn),提升企業(yè)的效率。 內(nèi)置大量生物醫(yī)療領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)分析流程,并結(jié)合華為特有的高性能云計(jì)算,多樣性算力,大數(shù)據(jù)等領(lǐng)先技術(shù)加速計(jì)算過(guò)程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。來(lái)自:百科
想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和來(lái)自:百科
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科
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