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  • 馬爾可夫模型和機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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    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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    此,F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究:通過基因測序分析、生物醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療;同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理,該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強(qiáng)大的可編
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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,部署為云端在線推理批量推理,也可以直接部署到端邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“
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    在AI Gellary中訂閱模型 在AI Gallery中,支持訂閱官方發(fā)布或者他人分享的模型,訂閱后的模型推送至ModelArts模型管理中,進(jìn)行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動學(xué)習(xí)生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作: • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。
    來自:專題
    從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間: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。 語音識別 、自動機(jī)器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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    安全組是一個邏輯上的分組,為同一個虛擬私有云內(nèi)具有相同安全保護(hù)需求并相互信任的彈性云服務(wù) GaussDB數(shù)據(jù)庫 實(shí)例提供訪問策略。為了保障數(shù)據(jù)庫的安全性穩(wěn)定性,在使用 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實(shí)例之前,您需要設(shè)置安全組,開通需訪問數(shù)據(jù)庫的IP地址端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公
    來自:專題
    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(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意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(yàn)證,限制操作權(quán)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(shí)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計算流程實(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,就是范式化過程相反的過程技術(shù)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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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    時得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [
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    實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    俗稱“建模”,指通過分析手段、方法技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark
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    本課程主要內(nèi)容包括存儲容災(zāi)服務(wù)介紹基本操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),了解存儲容災(zāi)服務(wù)特性及應(yīng)用場景,并掌握其申請和調(diào)用方法。 課程大綱 第1章 什么是存儲容災(zāi)服務(wù)(SDRS) 第2章 SDRS服務(wù)的操作指導(dǎo)踐 第3章 計費(fèi)與FAQ 存儲容災(zāi)服務(wù) SDRS 存儲容災(zāi)服務(wù)(Storage
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    不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預(yù)測的正例數(shù)實(shí)際正例總數(shù)的比值,這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個數(shù)除以該列的樣本。 精確率 精確率,正確預(yù)測的正例數(shù)預(yù)測正例總數(shù)的比值,這
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    。同時機(jī)器學(xué)習(xí)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、低時延等優(yōu)勢,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(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算極低時延的要求。因此,F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究:通過基因測序分析、
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