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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡 hadoop 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 Hadoop Hadoop 時間:2020-10-30 15:44:21 Hadoop是一個分布式系統(tǒng)框架。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下,開發(fā)分布式程序,充分利用了集群的高速運算和存儲。 Hadoop能夠對大量數(shù)據(jù)以可靠的、高效的、可伸縮的方式進行分
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    華為云計算 云知識 hadoop是什么 hadoop是什么 時間:2020-09-21 09:11:56 Hadoop起源于Apache Nutch項目,始于2002年,是Apache Lucene的子項目之一。2004年,Google在“操作系統(tǒng)設計與實現(xiàn)”(Operating
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  • 華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎,理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵,這也是本課程的重點所在。 目標學員
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    群的擴縮容,可以使用 MRS 的資源計劃特性。MRS服務支持規(guī)則和時間計劃兩種彈性伸縮的策略: 彈性伸縮規(guī)則:根據(jù)集群實時負載對Task節(jié)點數(shù)量進行調整,數(shù)據(jù)量變化后觸發(fā)擴縮容,有一定的延后性。 資源計劃:若數(shù)據(jù)量變化存在周期性規(guī)律,則可通過資源計劃在數(shù)據(jù)量變化前提前完成集群的擴縮容,避免出現(xiàn)增加或減少資源的延后。
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  • 云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索(NAS)
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    華為云計算 云知識 hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間:2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運算框架yarn任務調度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略:分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓撲結
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構的可
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    華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內,了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟,體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求
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    華為云計算 云知識 Hadoop分布式文件系統(tǒng) Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時間:2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對的使用場景
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    華為云計算 云知識 Serverless DLI 與自建Hadoop對比 Serverless DLI與自建Hadoop對比 時間:2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線下應用可無縫平滑遷移上云,減少遷
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    流程編排器負責完成神經(jīng)網(wǎng)絡在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn),統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡生效的過程。 數(shù)字視覺預處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來滿足計算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型轉換成昇
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    本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 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
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    Nutch搜索引擎項目的基礎結構開發(fā)的。 HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。 Hadoop是一個分布式計算平臺,使用戶可以輕松地進行架構和使用用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點: 1.高可靠性:Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構建手寫數(shù)字識別模型。
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    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三個不同的算法: BWA-backtrack:是用來比對Illumina的序列的,reads長度最長能到100bp。- BWA-SW:用于比對long-read,支持的長度為70bp-1Mbp;同時支持剪接性比對。
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    擴縮容,可以使用MRS的資源計劃特性。MRS服務支持規(guī)則和時間計劃兩種彈性伸縮的策略: · 彈性伸縮規(guī)則:根據(jù)集群實時負載對Task節(jié)點數(shù)量進行調整,數(shù)據(jù)量變化后觸發(fā)擴縮容,有一定的延后性。 · 資源計劃:若數(shù)據(jù)量變化存在周期性規(guī)律,則可通過資源計劃在數(shù)據(jù)量變化前提前完成集群的擴縮容,避免出現(xiàn)增加或減少資源的延后。
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    業(yè)務實測中, GaussDB 性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。
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    Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡TBE標準算子庫,開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。除此之外,TBE也提供
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    第8章 深度信念網(wǎng)絡 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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    時間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型,并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行時,框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管
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    DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習的動機是建立模擬大腦分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡,它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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