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  • 深度學(xué)習(xí)模型調(diào)參 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 時(shí)間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者
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    布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場(chǎng)的商品有: 藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊
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    人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-
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    10:09:17 語音交互 包括以下子服務(wù): 定制 語音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語音識(shí)別能力,并可自定義語言模型。 定制語音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫(Real-time
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    15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。
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    首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場(chǎng)景為什么需要調(diào)優(yōu),并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點(diǎn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景,告知大家基本調(diào)優(yōu)思路和常用的性能監(jiān)控工具;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
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    等 SDK 基于華為云SDK,通過編碼調(diào)用華為云API,訪問華為云資源和數(shù)據(jù) 示例代碼 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例創(chuàng)建、查詢、刪除、用戶授權(quán)、備份、SQL調(diào)優(yōu)等 GaussDB 優(yōu)質(zhì)文章錦集 產(chǎn)品動(dòng)態(tài) GaussDB,連續(xù)五次No.1! 華為云GaussDB專家走進(jìn)課堂,跟莘莘學(xué)子聊聊數(shù)據(jù)庫(kù) 升級(jí)的華為云“GaussDB”還能戰(zhàn)否?
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    時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)
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    完成一個(gè)模型的計(jì)算需要循環(huán)遍歷離線模型中的所有算子,并刷新任務(wù)信息后,離線模型執(zhí)行器會(huì)調(diào)用運(yùn)行管理器接口下發(fā)任務(wù)給任務(wù)調(diào)度器,最后由離線模型執(zhí)行器返回加載結(jié)束信息給AI模型管家,再由流程編排器設(shè)置輸出結(jié)果的回調(diào)函數(shù)獲取執(zhí)行完成后的結(jié)果。至此為止,離線執(zhí)行器完成了離線模型的加載過程
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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    量看護(hù)解決方案。即通過主動(dòng)持續(xù)激勵(lì),對(duì)現(xiàn)網(wǎng)服務(wù)進(jìn)行勘測(cè);主動(dòng)發(fā)起故障注入、壓測(cè)等,結(jié)合指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和態(tài)勢(shì)感知、智能診斷等能力,對(duì)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)優(yōu),先于用戶發(fā)現(xiàn)問題并攔截故障,看護(hù)產(chǎn)品質(zhì)量。 華為云PaaS服務(wù)測(cè)試域產(chǎn)品總監(jiān) CodeArts初心不變,煥發(fā)新彩 本次論壇,CodeAr
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    是一個(gè)算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進(jìn)一步利用流程編排器(Matrix)
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    數(shù)據(jù)分析。 鯤鵬 基于BoostKit的虛擬化部署和調(diào)優(yōu)實(shí)踐:鯤鵬云平臺(tái)虛擬化部署和調(diào)優(yōu)指導(dǎo),快速具備鯤鵬云平臺(tái)虛擬化部署和調(diào)優(yōu)的能力。 學(xué)員可在華為云學(xué)院微認(rèn)證主頁查看更多已上線微認(rèn)證,按照頁面指引在線進(jìn)行微認(rèn)證的購(gòu)買、學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、考試及證書獲取。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院
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    AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免
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    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、
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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(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。這就意味著,開發(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)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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