- 深度學(xué)習(xí)就是調(diào)參數(shù)嗎 內(nèi)容精選 換一換
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來自: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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科
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實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 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 通過來自:專題大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。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自: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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自:百科容傳遞給用戶。 用一種更加通俗的方式解釋就是,現(xiàn)在的電商和物流會(huì)在各個(gè)城市建造倉庫,把物品提前存儲(chǔ)好,當(dāng)你需要的時(shí)候直接給你發(fā)貨,而不是從遠(yuǎn)端發(fā)貨。 CDN 就是通過這樣的工作原理來提高性能的。 CDN的優(yōu)勢(shì) 我們使用CDN的兩個(gè)重要的原因就是加速網(wǎng)站訪問、減少寬帶成本,其次,CDN還有很多作用:來自:百科量存儲(chǔ)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)? 管理控制臺(tái) 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制(當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請(qǐng)來自:專題具;然后,以HBase的調(diào)優(yōu)案例為例,介紹大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)過程中可能會(huì)遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想,最后,在實(shí)踐部分簡(jiǎn)要介紹Hadoop組件的調(diào)優(yōu)流程。 通過本文,您將了解到大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)過程中的常見問題,初步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)的基本思路,并采用調(diào)優(yōu)手段解決問題。 大數(shù)據(jù)并行計(jì)算特點(diǎn)天然匹配鯤鵬多核架構(gòu)來自:百科云知識(shí) DRS使用中的參數(shù)遷移 DRS使用中的參數(shù)遷移 時(shí)間:2021-05-31 17:03:37 數(shù)據(jù)庫 DRS使用中,參數(shù)遷移包括常規(guī)參數(shù)和性能參數(shù)。 常規(guī)參數(shù)大部分參數(shù)不遷移,并不會(huì)導(dǎo)致遷移失敗,但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務(wù)的運(yùn)行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移,讓 數(shù)據(jù)庫遷移 后,業(yè)務(wù)和應(yīng)用更平滑,更無憂。來自:百科輕松地創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板,修改所需參數(shù)并應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫實(shí)例,用以使用新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS參數(shù)模板與實(shí)例建立關(guān)聯(lián)后,如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù),那么使用該參數(shù)模板的所有實(shí)例,都將獲得該參數(shù)模板中對(duì)應(yīng)參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù) DDS 參數(shù)模板使用場(chǎng)景 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS參數(shù)模板使用場(chǎng)景來自:專題
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