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  • 深度學習模型設計 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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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)自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法,結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經驗調優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無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 用戶身份驗證,限制操作權限
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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(xiàn)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(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)、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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    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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    API設計風格 API設計風格 時間:2024-07-05 16:04:51 在API設計中,RESTful和RPC是兩種最常見的設計風格,它們在設計理念、數(shù)據(jù)交互方式以及架構上有顯著的區(qū)別。下面是對這兩種風格的概述: RESTful風格 RESTful風格是一種用于設計和定義標準網絡應用API的架構風格,由Roy
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    完成模板設計并調用服務接口。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。
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    基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產所需物料進行準確分析預估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路
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    AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理
    來自:專題
    ,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 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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    華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合
    來自:專題
    AIOps長期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結合的形態(tài),相互取長補短。 小模型場景:故障感知和定位等確定性和量化的場景,這種場景使用傳統(tǒng)的小模型,機器學習和統(tǒng)計算法更準確??捎^測數(shù)據(jù)要做到應采盡采,配合多維度指標檢測算法,能達到90%以上的準確性。 大模型場景:故障根因分析要梳理出上
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    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。
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    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(shù)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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