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  • 分層網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
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  • 分層網(wǎng)絡(luò)模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 00個(gè)基模型空間,通過(guò)模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海量的數(shù)據(jù)中提取出數(shù)理規(guī)律,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼微分方程;使用AI模型更快更準(zhǔn)的解決科學(xué)計(jì)算問(wèn)題。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    (1)CloudBonder CloudBonder的是業(yè)務(wù)對(duì)接的框架,包括API和設(shè)備模型抽象,可支持存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算數(shù)據(jù)面等方式的對(duì)接??梢詫?duì)接很多種硬件設(shè)備,各廠(chǎng)商只要按照我們的模型和接口,實(shí)現(xiàn)自己設(shè)備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。
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  • 分層網(wǎng)絡(luò)模型 更多內(nèi)容
  • 行作為一個(gè)記錄,列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)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(kù)) 鍵值對(duì)模型:存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型:以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù): 列模型:Hbase 鍵值對(duì)模型:redis,MemcacheDB
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    理連接執(zhí)行幾乎無(wú)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)傳輸(錯(cuò)誤控制)】 3、網(wǎng)絡(luò)層:它包括通過(guò)互連網(wǎng)絡(luò)路由和中繼數(shù)據(jù);除了路由,網(wǎng)絡(luò)層還負(fù)責(zé)建立和維護(hù)連接,控制網(wǎng)絡(luò)擁塞,并在必要時(shí)生成計(jì)費(fèi)信息?!驹搶油ㄟ^(guò)尋址建立兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接,為源的傳輸層發(fā)送的數(shù)據(jù)包選擇合適的路由和交換節(jié)點(diǎn)。并根據(jù)地址正確傳輸?shù)侥康牡氐膫鬏攲印!?
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對(duì)外提供一致的接口,可以直接對(duì)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(gè)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(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 時(shí)間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者
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    按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì) 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型,新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型,新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 模型設(shè)計(jì)-維度建模 基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表;新建DM層并發(fā)布匯總表。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    優(yōu)勢(shì)在于: 規(guī)范化企業(yè)組織樹(shù)模型 基于企業(yè)、項(xiàng)目、微服務(wù)的企業(yè)管理組織樹(shù)模型,規(guī)范化項(xiàng)目運(yùn)作; 模型標(biāo)準(zhǔn)化 集成環(huán)境變量、策略編排及發(fā)布資源,打造標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境模型,精細(xì)化管控企業(yè)的研發(fā)資源,提高軟件的可運(yùn)維性; 環(huán)境分層管理 微服務(wù)資源相互隔離,測(cè)試環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境按不同角色進(jìn)行權(quán)限
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    互管理,如Sensor的打開(kāi)、關(guān)閉、讀寫(xiě)、數(shù)據(jù)更新等。 Converged Algorithms:融合算法庫(kù)(算法基于具體的業(yè)務(wù)模型),根據(jù)具體業(yè)務(wù)模型,在端側(cè)MCU進(jìn)行算法融合,例如環(huán)境監(jiān)測(cè)算法、計(jì)步算法等,從傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單采集算法升級(jí)到智能算法,應(yīng)用直接調(diào)用,提升傳感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度,降低數(shù)據(jù)采集時(shí)延。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后,由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟: 1、解析 在解析過(guò)程中,離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)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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    第一:算法工程師作為AI應(yīng)用的核心開(kāi)發(fā)者通常只會(huì)和模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道,主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練等,偏研究和理論方向。但是一旦涉及到算法模型和AI應(yīng)用的最終落地,推廣給大量用戶(hù)使用就會(huì)涉及到模型發(fā)布、上線(xiàn)等動(dòng)作,為了完成這些流程,開(kāi)發(fā)者通常
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶(hù)模型 華為云Stack有哪些租戶(hù)模型 時(shí)間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶(hù)模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集
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    硬件,包括泰山2280服務(wù)器/Atlas500小站/網(wǎng)絡(luò)AR502H/… 2、構(gòu)筑邊云協(xié)同的統(tǒng)一設(shè)備和業(yè)務(wù)管理,及多云服務(wù)協(xié)同的解決方案 (1)邊緣節(jié)點(diǎn)云端統(tǒng)一部署和管理 (2)設(shè)備云端統(tǒng)一管理,離線(xiàn)時(shí)本地自閉環(huán) (3)規(guī)則分層處理,規(guī)則云端配置,邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合和實(shí)時(shí)計(jì)算、邊緣閉環(huán)或者根據(jù)規(guī)則上報(bào)云側(cè)
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    下面我們結(jié)合幾個(gè)具體例子,分享一些華為云Stack基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)從場(chǎng)景分析到設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的思考與實(shí)踐。 存量異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的集成網(wǎng)關(guān) 云內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化設(shè)計(jì),通常面向的是云內(nèi)資源,通過(guò)聯(lián)動(dòng)云內(nèi)資源的生命周期管理模塊,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)化配置,云和外部的連接通常以存在Internet或?qū)>€(xiàn)接入為前提。政企客戶(hù)由于多年
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