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  • 深度學習模型調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
  • 在了解 語音識別 基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。 使用MindSpore進行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu),優(yōu)化模型效果 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 通過Mind Studio圖形化界面,體驗端到端的算子開發(fā)流程,包括算子工程
    來自:專題
    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞,不能超長等約束;
    來自:百科
  • 深度學習模型調(diào)參 相關內(nèi)容
  • 握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識; 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類
    來自:百科
    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
    來自:百科
  • 深度學習模型調(diào)參 更多內(nèi)容
  • AI賦能的應用運行平臺,不僅僅是托管應用程序,而且能夠主動學習、預測并適應業(yè)務需求。 自適應調(diào)優(yōu):AI模型會分析行業(yè)知識庫、應用架構(gòu)和基礎設施配置,自動適配各種業(yè)務場景。面對月結(jié)或交易結(jié)算這樣的周期性高峰,AI模型會預測并調(diào)整系統(tǒng)部署,應對峰值壓力。 智能彈性:AI模型會實時監(jiān)控流量變化和運行指標,智能
    來自:百科
    如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進行單機調(diào)測,不能進行分布式調(diào)測,也不能提交遠程訓練任務。 當前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進行多機分布式訓練調(diào)試,則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑,實際使用時請?zhí)鎿Q為自己的實際OBS路徑。
    來自:專題
    分為4個層次和一個輔助工具鏈。4個層次分別為L3應用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計算資源層。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測、應用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應用使能層 L3應用使能層是應用級封裝,主要是面向特定的應用領域,提供不同的處理算
    來自:百科
    全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)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)式推薦算法,實現(xiàn)了語
    來自:專題
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設備的抽象模型,使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息,如顏色、開關等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中,物理模型設計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
    來自:百科
    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
    來自:百科
    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
    來自:百科
    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) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)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)式推薦算法,實現(xiàn)了語
    來自:專題
    8、最后模型管家會調(diào)用預設的輸出回調(diào)函數(shù),將整個離線模型推理執(zhí)行的結(jié)果返回到流程編排器,由流程編排器反饋給應用程序。 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。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
    來自:百科
    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
    來自:百科
    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,
    來自:百科
    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;
    來自:百科
    本課程主要內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)應用架構(gòu)簡介、華為云IoT平臺API介紹&調(diào)測、智慧路燈Web應用開發(fā)Demo示例,應用集成 消息通知 SMN等功能,幫助您快速開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)應用。HCIP華為認證IoT高級工程師配套課程。 開發(fā)者進階課程 《7天玩轉(zhuǎn)應用開發(fā)》 通過本次7天課程學習,你將掌握數(shù)字平臺中的應用快速開發(fā)流程,
    來自:專題
    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(chǎn)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
    來自:百科
    框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例,在深度學習框架下構(gòu)造好相應的網(wǎng)絡模型,并且訓練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模
    來自:百科
    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
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