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  • 深度學習模型對比 內容精選 換一換
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    來自：百科
    華為云計算 云知識 DAS 中表結構對比的操作 DAS中表結構對比的操作 時間：2021-05-31 18:02:55 數據庫 在結構方案界面，我們可以對比兩個庫內的表的表結構，并且可以選擇是否在對比之后進行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結構對比與同步任務； 步驟2 選擇基準庫與目標庫； 步驟3
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    來自：專題
    華為云計算 云知識 Serverless DLI 與自建Hadoop對比 Serverless DLI與自建Hadoop對比 時間：2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應用可無縫平滑遷移上云，減少遷
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    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數據，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現了一種構造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間：2021-06-02 14:39:14 數據庫 反范式處理也叫非正則化處理，就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式，或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā)，物理模型是以性能為出發(fā)點，
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數據庫 在建設數據庫的邏輯模型時，應當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設計流程設計邏輯數據模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關系；
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    需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：掌握學習算法定義與機器學習的流程；了解常用機器學習算法；了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理
    來自：專題
    ，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過
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    華為云計算 云知識 傳統(tǒng)審計與云上審計特性對比 傳統(tǒng)審計與云上審計特性對比 時間：2021-07-01 16:18:52 傳統(tǒng)審計的特點： 系統(tǒng)配置變更，IT人員手工統(tǒng)計； 傳統(tǒng)IT環(huán)境無法執(zhí)行標準化審計流程，系統(tǒng)性的實時記錄操作類與API記錄的審查，如對服務器，數據庫，操作系統(tǒng)等違規(guī)操作；
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    華為云計算 云知識 云容器引擎對比自建Kubernetes集群 云容器引擎對比自建Kubernetes集群 時間：2020-06-06 01:25:27 容器云 云容器引擎和自建kubernetes集群對比 易用性對比 自建kubernetes集群：管理基礎設施通常涉及安裝、操作
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    華為云計算 云知識 MySQL與PostgreSQL的對比 MySQL與PostgreSQL的對比 時間：2020-07-28 16:34:35 關系型數據庫 MySQL聲稱自己是最流行的開源數據庫。LAMP中的M指的就是MySQL。構建在LAMP上的應用都會使用MySQL，如W
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    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數據庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數據模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標數據模型（層次、網狀、關系、面向對象），轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數據庫
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    模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 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Ascend芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
    來自：百科
    個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。
    來自：百科
    09:28:38 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
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