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- 海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)調(diào)參 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來(lái)自：百科![]()
并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù)，基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺(tái)，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場(chǎng)景模型，無(wú)需深究底層模型開發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來(lái)自：百科![]()
GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) 時(shí)間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)于游戲行業(yè)來(lái)說(shuō)，輕資產(chǎn)，快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn)：無(wú)法預(yù)測(cè)用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響，甚至要停服擴(kuò)容。來(lái)自：百科![]()
從而導(dǎo)致性能問(wèn)題。 了解詳情 GaussDB SQL調(diào)優(yōu)關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整 影響GaussDB SQL調(diào)優(yōu)性能的關(guān)鍵CN配置參數(shù)。 了解詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點(diǎn) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點(diǎn) SQL調(diào)優(yōu)是一個(gè)不斷分析與嘗試的過(guò)程：試跑Query，判斷性來(lái)自：專題![]()
AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升來(lái)自：專題![]()
）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知： 性能調(diào)優(yōu)過(guò)程有時(shí)候需要重啟集群，可能會(huì)中斷當(dāng)前業(yè)務(wù)。因此，業(yè)務(wù)上線后，當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí)，操作窗口時(shí)間需向管理部門提出申請(qǐng)，經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)流程如下： 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群來(lái)自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 Model來(lái)自：專題![]()
在實(shí)際生產(chǎn)制造，客戶總會(huì)遇到難以解決的問(wèn)題： 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集，但是非標(biāo)的設(shè)備種類繁多，無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無(wú)法采集，沒(méi)有數(shù)據(jù)的支持，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬(wàn)點(diǎn)，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)量級(jí)，數(shù)據(jù)上云，對(duì)帶寬和中間件的性能要求極高 實(shí)際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障來(lái)自：百科![]()
易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向，云數(shù)據(jù)庫(kù)是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理，數(shù)據(jù)庫(kù)遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移方案和來(lái)自：百科![]()
SQL調(diào)優(yōu)等 GaussDB優(yōu)質(zhì)文章錦集 產(chǎn)品動(dòng)態(tài) GaussDB，連續(xù)五次No.1！ 華為云GaussDB專家走進(jìn)課堂，跟莘莘學(xué)子聊聊數(shù)據(jù)庫(kù) 升級(jí)的華為云“GaussDB”還能戰(zhàn)否？ 華為云GaussDB正式商用 華為云宣布GaussDB規(guī)模商用，加速企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 華為來(lái)自：專題![]()
GaussDB工作級(jí)開發(fā)者認(rèn)證 在線學(xué)習(xí) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序開發(fā)指引 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)設(shè)計(jì)建議 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)操作與管理 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)日常運(yùn)維 考試大綱及考試樣題 實(shí)驗(yàn)練習(xí)來(lái)自：專題
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