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- 神經網絡 模型壓縮實驗 內容精選 換一換
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行作為一個記錄，列模型數據庫以一列為一個記錄。（這種模型，數據即索引，IO很快，主要是一些分布式數據庫） 鍵值對模型：存儲的數據是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數據，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數據庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科而在標準物模型下，每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型，既能夠滿足復雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應用進行對接。來自：百科
- 神經網絡 模型壓縮實驗 相關內容
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資產模型是IoT數據分析服務充分理解物聯(lián)網數據的基礎。構建資產模型，就是構建物與物，物與空間，物與人等復雜關系，將物聯(lián)網數據置于模型的上下文中去理解。資產模型就是物理世界的資產在數字世界中的映射，兩邊的數據準實時同步，實現(xiàn)數字孿生。IoT數據分析服務基于資產模型抽象，將不同的設備上報數據統(tǒng)一為業(yè)務可理解的數據格式。如下圖所示。來自：百科時間：2020-12-01 15:59:46 實驗指導用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務器 的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio； 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關鍵代碼補充來自：百科
- 神經網絡 模型壓縮實驗 更多內容
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時間：2020-12-01 16:01:31 實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的目標檢測應用。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio； ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼來自：百科![]()
可根據上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測：對輸入語音流進行靜音檢測，識別效率和準確率更高。 RASR優(yōu)勢： 識別準確率：采用最新一代 語音識別 技術，基于DNN（深層神經網絡）技術，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型，詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大來自：百科![]()
配置。 3、實驗室案例查看 教師進入實驗室案例的查看頁面，可以查看當前系統(tǒng)中包含的實驗室案例統(tǒng)計分布。 注意：實驗室案例只有在被專業(yè)課引用以后，使用專業(yè)課創(chuàng)建云課堂才會生成實驗。一旦云課堂產生，實驗產生以后，再修改實驗室案例的屬性不會影響到既有的實驗。 4、新建實驗室案例 教師在來自：云商店![]()
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華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數據庫 數據庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更來自：百科![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
專為物聯(lián)網時序數據處理優(yōu)化的服務，包括高壓縮比的時序數據存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢 數據可視化 ：提供時序洞察工具，方便物聯(lián)網數據分析師進行時序數據探索 資產模型 為充分來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關聯(lián)的Region和AZ的子集來自：百科![]()
三、如何做好物聯(lián)網數據分析？ 首先，構建資產模型是充分“理解”物聯(lián)網數據的基礎。 通過構建物與物，物與空間，物與人等復雜關系，將物聯(lián)網數據置于模型的“上下文”中去理解。通過“IoT+資產模型”，在數字世界中構建與物理世界準實時同步的數字孿生?；?span style='color:#C7000B'>模型抽象，為數據分析提供面向業(yè)務的接口封裝來自：百科
