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- 深度學(xué)習(xí)運(yùn)算能力對(duì)比 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)運(yùn)算能力對(duì)比 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
核高并發(fā)能力，提供芯片級(jí)的全棧自主優(yōu)化能力，使用華為自研的操作系統(tǒng)EulerOS、華為JDK及數(shù)據(jù)加速層，充分釋放硬件算力，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供高算力輸出。在性能相當(dāng)情況下，端到端的大數(shù)據(jù)解決方案成本下降30%。 6. MRS 支持多種隔離模式及企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高。來(lái)自：百科![]()
Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能夠提供超強(qiáng)的實(shí)時(shí)推理能力。Pi2型彈性云服務(wù)器借助T4的INT8運(yùn)算器，能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級(jí)訓(xùn)練場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 管理與部署：業(yè)務(wù)云化助推器 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，用戶將對(duì) 云監(jiān)控服務(wù) 、 云審計(jì) 服務(wù)、 云日志 服務(wù)、云解析服務(wù)、 消息通知 服務(wù)等等管理與部署下一系列龐大的產(chǎn)品家族形成理解，如果你正想學(xué)習(xí)，快來(lái)加入本課程吧。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 ELB使用時(shí)健康檢查異常如何排查 ELB后端服務(wù)器組健康檢查的參數(shù)有哪些內(nèi)容來(lái)自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。來(lái)自：百科![]()
DRS中的遷移對(duì)比 DRS中的遷移對(duì)比 時(shí)間：2021-05-31 17:06:58 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS中的遷移可以進(jìn)行對(duì)比。分為對(duì)象級(jí)對(duì)比和數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比。對(duì)比可以隨時(shí)取消。 1. 對(duì)象級(jí)對(duì)比 在宏觀上對(duì)比數(shù)據(jù)對(duì)象是否缺失。包括數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等。 2. 數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比 詳細(xì)校來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)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(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS在線遷移能力特點(diǎn) DRS在線遷移能力特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-31 16:13:23 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS的在線遷移能力，是指支持通過(guò)多種網(wǎng)絡(luò)鏈路，實(shí)現(xiàn)跨云平臺(tái) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 、云下數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云或云上跨Region的數(shù)據(jù)庫(kù)遷移等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 特點(diǎn)：通過(guò)增量遷移來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)突發(fā)能力及原理 云硬盤(pán)突發(fā)能力及原理 時(shí)間：2020-08-25 11:41:21 突發(fā)能力是指小容量云硬盤(pán)可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限，超過(guò)IOPS上限的能力。此處IOPS上限為單個(gè)云硬盤(pán)的性能。 突發(fā)能力適用于云服務(wù)器啟動(dòng)場(chǎng)景，一般系統(tǒng)盤(pán)容量較小，以50來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科![]()
資源的消耗，提高工作效率。3. 提升 數(shù)據(jù)可視化 和管理能力：精鯤超級(jí)自動(dòng)化平臺(tái)提供可視化的流程編排能力，可以對(duì)業(yè)務(wù)流的執(zhí)行及任務(wù)執(zhí)行結(jié)果生成可視化報(bào)表，實(shí)時(shí)查看任務(wù)執(zhí)行耗時(shí)和每個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)的日志。這樣可以提升數(shù)據(jù)的可視化和管理能力，方便企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。4. 支持多種任務(wù)類型：來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AR四大核心能力 AR四大核心能力 時(shí)間：2021-08-02 16:27:18 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”，簡(jiǎn)稱為“AR”。AR 四大核心能力：1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS數(shù)據(jù)同步能力特點(diǎn) DRS數(shù)據(jù)同步能力特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-31 16:14:49 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS的數(shù)據(jù)同步能力，是指數(shù)據(jù)同步在決然不同的系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流動(dòng)，不同于遷移，遷移數(shù)據(jù)庫(kù)以整體搬遷為目的，同步是維持不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的持續(xù)來(lái)自：百科
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