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- 深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架 內(nèi)容精選 換一換
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（按需發(fā)布版本）； l 研發(fā)運(yùn)維一體化：運(yùn)維和開(kāi)發(fā)互相融合，高度協(xié)同，共擔(dān)職責(zé)；自動(dòng)監(jiān)控，持續(xù)可視化反饋，并最終傳導(dǎo)到開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)；按需實(shí)時(shí)部署、配置熱加載實(shí)時(shí)生效； l 使用自服務(wù)、敏捷的云化基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施以自服務(wù)的方式對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)提供。依賴底層云化基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)算服務(wù)、存儲(chǔ)服來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安全框架有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安全框架有哪些 時(shí)間：2021-07-01 14:49:38 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 廣義范圍內(nèi)， 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 框架可以分為三個(gè)層次： 1.網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要有加密技術(shù)，數(shù)字簽名技術(shù)，防火墻技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)等。來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架 相關(guān)內(nèi)容
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1、新網(wǎng)絡(luò)，其中算子未開(kāi)發(fā)或發(fā)布； 2、原框架自定義算子，需要在新框架重新適配開(kāi)發(fā)； 3、算子泛化不夠，某些數(shù)據(jù)大小不支持。 在模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中出現(xiàn)了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開(kāi)發(fā)者想修改現(xiàn)有算子中的計(jì)算邏輯、或者開(kāi)發(fā)者想自己開(kāi)發(fā)算子來(lái)提高計(jì)算性能，這時(shí)就需要進(jìn)行自定義算子的開(kāi)發(fā)了。來(lái)自：百科層支持各種異構(gòu)計(jì)算資源，開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)需要靈活選擇使用，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架 更多內(nèi)容
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完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 簡(jiǎn)單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù) 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)來(lái)自：專題![]()
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云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
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人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開(kāi)發(fā)框架，開(kāi)發(fā)者可以基于此框架使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)自定義算子。那么，我們來(lái)了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor Boost Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具，用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)行在NPU（Neural-network來(lái)自：百科![]()
《初識(shí)華為云IoT邊緣》 開(kāi)發(fā)者 開(kāi)發(fā)者 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》 《IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā)》 《Huawei LiteOS設(shè)備開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 《7天玩轉(zhuǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)》 《HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證課程》來(lái)自：專題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
口供調(diào)用算子使用，為上層深度學(xué)習(xí)中各種框架或者應(yīng)用提供了加速的同時(shí)盡量避免了開(kāi)發(fā)昇騰AI處理器底層的適配代碼。 2、如果在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造中，出現(xiàn)了新的算子，這時(shí)TBE中提供的標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)無(wú)法滿足開(kāi)發(fā)需求。此時(shí)需要通過(guò)TBE語(yǔ)言進(jìn)行自定義算子開(kāi)發(fā)，這種開(kāi)發(fā)方式和GPU上利用CUDA來(lái)自：百科![]()
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對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開(kāi)發(fā)的基本流程 AI開(kāi)發(fā)的基本流程通?？梢詺w納為幾個(gè)步驟：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開(kāi)發(fā)流程 1.確定目的 在來(lái)自：百科![]()
先技術(shù)加速計(jì)算過(guò)程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云來(lái)自：百科![]()
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個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專題![]()
但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開(kāi)發(fā)者的“痛”，你遇到過(guò)么？ 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以來(lái)自：百科![]()
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患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā)：針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求，進(jìn)行定制化功來(lái)自：云商店
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