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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性分類器 內(nèi)容精選 換一換
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了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標準,了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu); 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應(yīng)用程序; 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應(yīng)用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上來自:百科
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TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對輸入數(shù)據(jù)與來自:百科,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失 卓越性能 極致性能和準線性擴展,PB級存儲和1000+節(jié)點,企業(yè)級負載下性能卓越 極致性能和準線性擴展,PB級存儲和1000+節(jié)點,企業(yè)級負載下性能卓越 安全開放 核心代碼擁有100%知識產(chǎn)權(quán),單機主備開源,打造openGauss開放生態(tài)來自:專題
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云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,卓越性能,極致性能和準線性擴展,PB級存儲和1000+節(jié)點,企業(yè)級負載下性能卓越。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB ,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,卓越性能,極致性能和準線性擴展,PB級存儲和1000+節(jié)點,企業(yè)級負載下性能卓越。 GaussDB分布式形態(tài)整體架構(gòu)來自:專題Load工具-GDS; 可靠性 多層級冗余實現(xiàn)系統(tǒng)無單點故障; CN多活,更高的并發(fā)度、可靠性、擴展性; 擴展性 開放架構(gòu),按需水平擴展,容量和性能線性增長; 表級別在線擴容技術(shù),保障擴容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知; 易用性 一站式可視化集群管理,運維便捷; SQL On OBS ,實現(xiàn)互聯(lián)互通,且兼容標準SQL;來自:百科SharePoint。建議選用通用型SSD云硬盤,滿足企業(yè)組織多樣化的辦公需求 優(yōu)勢 高可靠 3副本存儲,數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 高擴展 硬盤可隨時擴容,性能線性增長 大容量 單盤最大容量達32TB 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS 云備份 CBR 虛擬私有云 VPC 1對1免費專家咨詢 開發(fā)測試來自:專題好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1.OBS準備 2.ModelArts應(yīng)用來自:百科BYNET:在PE和AMP之間傳送消息; AMP:管理數(shù)據(jù)庫,與磁盤進行交互; Teradata 數(shù)據(jù)倉庫 特點 Shared-nothing MPP架構(gòu); 線性擴展; 靈活的配置; 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x8來自:百科超高IO:低時延、高性能,適用于低時延,高讀寫速率要求,數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場景。 彈性擴展 按需擴容:可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴容存儲池。 性能線性增長:支持在線擴容DSS下的磁盤,并且性能線性增長,滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠 三副本冗余:數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密 :系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護數(shù)據(jù)安全。來自:專題
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