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- 矩陣寫成向量 內(nèi)容精選 換一換
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向的規(guī)劃。算子每次計算都按照固定數(shù)據(jù)形狀進(jìn)行處理，這就需要提前針對在昇騰AI處理器中的不同計算單元上執(zhí)行的算子進(jìn)行數(shù)據(jù)形狀切分，如矩陣計算單元、向量計算單元以及AI CPU上執(zhí)行的算子對輸入數(shù)據(jù)形狀的需求各不相同。 在完成算子的基本實現(xiàn)過程定義后，需要啟動調(diào)度模塊中分塊（Tili來自：百科來自：百科
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一句話識別：可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳二進(jìn)制數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對應(yīng)的文字，支持熱詞定制。 錄音文件識別：對于錄制的長語音進(jìn)行識別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對特定領(lǐng)域場景和語料進(jìn)行優(yōu)化，識別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API（Application Programming Inte來自：百科![]()
發(fā)和個性化推薦結(jié)果中相同或相似視頻過多出現(xiàn)現(xiàn)象，提升用戶體驗 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于 視頻指紋 技術(shù)，準(zhǔn)確識別視頻相似度 支持大規(guī)模指紋庫 優(yōu)化向量檢索，支持大規(guī)模指紋庫快速比對 場景廣泛 支持媒資視頻、金融/教育/綜藝等領(lǐng)域視頻、短視頻、廣告視頻等多種視頻類型 視頻版權(quán) 能夠準(zhǔn)確識別來自：百科![]()
AI CPU、AI Core和DVPP專用硬件模塊。 AI Core是昇騰AI處理器的算力核心，主要完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣相關(guān)計算。而AI CPU完成控制算子、標(biāo)量和向量等通用計算。如果輸入數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理操作，DVPP專用硬件模塊會被激活并專門用來進(jìn)行圖像和視頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理執(zhí)行，在特定場景下為AI來自：百科![]()
時間：2020-12-15 09:24:58 圖像搜索（Image Search）：基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的來自：百科![]()
管理 1 建立“合規(guī)員”信息矩陣 統(tǒng)一管理、通知方便 為了方便查詢、聯(lián)系，泛微通過電子表單幫助商業(yè)銀行將不同分行的“合規(guī)管理員、反洗錢、案防以及合同管理員”一一記入表單，實行統(tǒng)一管理，在下發(fā)通知過程中幫助商業(yè)銀行快速鎖定人員信息。 （合規(guī)管控人員矩陣） 2 “合規(guī)材料”報送 任務(wù)統(tǒng)一下發(fā)、來自：云商店![]()
時間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。 共有三種方式可以基于已構(gòu)建好的請求消息發(fā)起請求。 cURL cURL是一個命令行來自：百科![]()
，報告和分析，對于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復(fù)雜的只讀類型查詢）支持不足。 GaussDB (DWS)利用多節(jié)點的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專注于聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對大型數(shù)據(jù)集的分析及報告工作負(fù)荷提供了數(shù)量級改善。 當(dāng)您的數(shù)據(jù)及查詢的復(fù)來自：百科![]()
基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。 跨架構(gòu)比較來自：百科![]()
云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計算； 極速并行Bulk 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(kuò)展性； 擴(kuò)展性來自：百科![]()
久化數(shù)據(jù)庫或寫成文件）。 數(shù)據(jù)可視化 服務(wù)（ DLV ）讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報表。 實現(xiàn)該方案，您需要進(jìn)行以下操作： 在 MRS 中創(chuàng)建一個Hadoop分析集群。 參考MRS的開發(fā)指南開發(fā)一個大數(shù)據(jù)分析程序，實現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理，然后寫入本地數(shù)據(jù)庫或者寫成文件存到 OBS來自：百科![]()
使用鯤鵬性能優(yōu)化工具Tuning Kit創(chuàng)建系統(tǒng)性能分析以及函數(shù)分析任務(wù)。 2.使用鯤鵬的NEON指令來提升矩陣乘法執(zhí)行效率。 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.工具安裝 3.一維矩陣運算熱點函數(shù)檢測優(yōu)化 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail來自：百科![]()
云遷移項目管理保障遷移流程 云遷移項目管理保障遷移流程 時間：2021-02-19 14:08:57 以遷移實施里程碑為主線，通過日周例會機(jī)制、責(zé)任矩陣、精細(xì)化遷移步驟，進(jìn)行任務(wù)和問題跟蹤閉環(huán)，保障遷移前后業(yè)務(wù)穩(wěn)定。 客戶 業(yè)務(wù)驗證：驗證遷移后的業(yè)務(wù)，并及時同步問題。 業(yè)務(wù)遷移：明確客戶主來自：百科![]()
件分別保存。 在執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢時，列式存儲可以減少數(shù)據(jù)掃描范圍和數(shù)據(jù)傳輸時的大小，提高了數(shù)據(jù)查詢的效率。 向量化執(zhí)行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令實現(xiàn)了向量化執(zhí)行。SIMD的全稱是Single Instruction Multiple Data，即用單條指令操作來自：專題![]()
0系列課程。自然語言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，是一門融語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的科學(xué)。本課程就NLP基本理論及應(yīng)用做了介紹，包括NLP的語言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer來自：百科
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