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  • 深度學習模型轉(zhuǎn)換n 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(gòu)造、編排、優(yōu)化、
    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(shù)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(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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  • 深度學習模型轉(zhuǎn)換n 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)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(guān)系;
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    一句話識別 :可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳二進制數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應(yīng)的文字,支持熱詞定制。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進行識別,轉(zhuǎn)寫成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率:基于深度學習技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化,識別率達到業(yè)界領(lǐng)先。
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  • 深度學習模型轉(zhuǎn)換n 更多內(nèi)容
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習深度學習算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)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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    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(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)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(jié)合
    來自:專題
    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
    華為云計算 云知識 如何有效管理銷售線索并提高轉(zhuǎn)換率 如何有效管理銷售線索并提高轉(zhuǎn)換率 時間:2021-04-23 16:05:39 云市場 嚴選商城 使用指南 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品鏈接:紛享銷客CRM;服務(wù)商:深圳市紛享互聯(lián)科技有限責任公司 本文為您介紹如何利用銷售流程促進商機贏單。
    來自:云商店
    ,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結(jié)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(chǎn)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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    云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?span style='color:#C7000B'>轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
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    答器異位檢測算法針對鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進行檢測,判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學習技術(shù),基于開源yolo算法進行深度定制,訓練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型,將模型通過轉(zhuǎn)換后,移植到SDC。 應(yīng)答器異位檢測算法的核心功能,是對應(yīng)答器放置狀態(tài)的檢測,檢測應(yīng)答器是否處于
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    時間:2020-09-24 17:33:40 定制 語音識別 ,基于深度學習技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 應(yīng)用場景: 語音客服質(zhì)檢 識別客服、客戶的語音,轉(zhuǎn)換為文本。進一步通過文本檢索,檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息
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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(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
    來自:百科
    輸,端云互動等場景。 設(shè)備模型碎片化,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)要與N鐘類型的設(shè)備協(xié)同。應(yīng)用與設(shè)備的業(yè)務(wù)配合度要求更高,導致設(shè)備數(shù)據(jù)模型私有化,應(yīng)用與設(shè)備緊耦合,模型呈碎片化發(fā)展趨勢。 行業(yè)方案復雜度高,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解決方案由M個子系統(tǒng)組合,跨應(yīng)用的設(shè)備集成復雜度M*N級數(shù)增加。 物聯(lián)網(wǎng)項目落地遇到的問題
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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。
    來自:百科
    09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(nèi)容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)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(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
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    發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI
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    戶在不同節(jié)日、場景的需求。 文字轉(zhuǎn)換成語音相關(guān)文檔下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 最新動態(tài) 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 產(chǎn)品介紹 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 快速入門 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 SDK參考 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 API參考 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 常見問題 立即下載
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    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    關(guān)系名(屬性1,屬性2,屬性3,…..,屬性n) 比如例子中的關(guān)系就是 學生(學號,姓名,年齡,性別) 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學習 最新文章 “云上中臺 • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力
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    云知識 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)
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