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  • 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概率圖模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類: 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent
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    AI-Native自治,管理智能高效 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)
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    中,才會(huì)讀入具體的輸入數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)完成執(zhí)行并輸出結(jié)果。 離線模型推理流程如所示: 1、應(yīng)用程序?qū)π枰幚淼臄?shù)據(jù)產(chǎn)生需求時(shí),準(zhǔn)備好待處理的數(shù)據(jù),流程編排器將調(diào)用模型管家的處理接口將數(shù)據(jù)灌入離線模型執(zhí)行器中。 2、接著離線模型執(zhí)行器調(diào)用運(yùn)行管理器的執(zhí)行流(rtModelExecute
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    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) 華為云 面向未來(lái)的智
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    化建議。模型評(píng)估/診斷功能幫助用戶可以全面了解模型對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性,使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評(píng)估功能覆蓋像分類、物體檢測(cè)和像語(yǔ)義分割三大場(chǎng)景,快來(lái)看看如何使用模型評(píng)估功能吧~ 像分類 像分類評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說(shuō)明 精度評(píng)估 像類別分布
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    (Registry)。在層次模型中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)記錄類型,記錄類型之間的聯(lián)系用節(jié)點(diǎn)之間的連線(有向邊)表示,這種聯(lián)系是父子之間的一對(duì)多的聯(lián)系。這就使得層次數(shù)據(jù)庫(kù)只能處理一對(duì)多的實(shí)體聯(lián)系。 2、網(wǎng)狀模型就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用網(wǎng)狀模型作為數(shù)據(jù)的組織方式,可以描述
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    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
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    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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    dFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶業(yè)務(wù)負(fù)載,提前進(jìn)行實(shí)例預(yù)熱,達(dá)到85%~95%準(zhǔn)確率,大大降低了冷啟動(dòng)概率。無(wú)法被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的流量,通過(guò)一系列優(yōu)化措施加速冷啟動(dòng)。在用戶模型下載階段,基于內(nèi)置的內(nèi)存數(shù)據(jù)系統(tǒng)和SSD構(gòu)建的分級(jí)高速緩存,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)緩存模型文件,大幅縮短下載時(shí)間
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    (Actor)同時(shí)執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁性能(全系C類型)該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬(wàn)年。 1 人工智能應(yīng)用架構(gòu) Learner:學(xué)習(xí)集群,一般是多個(gè)GPU顯卡組成訓(xùn)練集群 Actor:采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU,每個(gè)線程作為一個(gè)AI玩家,用于測(cè)試策略的執(zhí)行效果
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    萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),解決場(chǎng)景碎片化問題,無(wú)需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬(wàn)物分割 可根據(jù)提示對(duì)片中的目標(biāo)進(jìn)行分割,常在輔助標(biāo)注、AIGC等場(chǎng)景應(yīng)用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢(shì) 原生支持中文 億級(jí)中文文,百萬(wàn)中文關(guān)鍵詞,更佳中文理解能力。 精準(zhǔn)語(yǔ)義理解 精準(zhǔn)文描述,對(duì)齊語(yǔ)義理解,智能語(yǔ)境識(shí)別。
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    全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時(shí)間:2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國(guó)偉介紹,在AI時(shí)代背景下,軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心,走向以模型為中心,如何將AI大模型能力充分利用起來(lái),是當(dāng)下云廠商積極探索的事情。
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    AI-Native自治,管理智能高效 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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時(shí)間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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    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)” 文檔類模型:以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見非關(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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