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  • 多层模型机器学习 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 物理模型反范式处理 物理模型反范式处理 时间:2021-06-02 14:39:14 数据库 反范式处理也叫非正则化处理,就是和范式化过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式,或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发,物理模型是以性能为出发点,
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    华为云计算 云知识 逻辑模型建设的方法 逻辑模型建设的方法 时间:2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时,应当按照以下流程展开: 1. 建立命名规则; 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型; 3. 确定实体和属性; 4. 确定实体与实体之间的关系;
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    基于先进的Transformer架构对算法模型进行深度优化,机器翻译效果和速度业界领先。 数据支持 专业译员团队支撑模型训练,20年积累的高质量翻译语料库。 稳定可靠 基于企业级客户实践,经受复杂场景考验,华为云机器翻译服务已在多个场景中成功应用。 独创技术 通过混合网络结构、受限解码
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  • 实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用,及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节
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    nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件,并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型,并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列,完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹
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    少某一部分数据源,反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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    主要介绍数据库设计的方法基础及相关概念。 立即学习 最新文章 替换VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查询Volcan
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    华为云计算 云知识 数据模型类型有哪些 数据模型类型有哪些 时间:2021-05-21 10:15:21 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型:层次模型、网状模型和关系模型。 1、层次模型的数据结构就是一棵树形结构,目前还在使用的层次模型的一个实际案例就是
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    华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将
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    云知识 数据模型类型的对比 数据模型类型的对比 时间:2021-05-21 11:05:46 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型:层次模型、网状模型和关系模型。本文主要从数据结构、数据操作、数据联系及优缺点几个方面进行对比分析。 层次模型和网状模型查询效
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    云知识 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间:2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后,用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据
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    云知识 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 时间:2021-04-08 11:37:24 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接:优学院平台;服务商:北京文华在线教育科技股份有限公司 虽然购买学习卡的操作比较简单,但是同
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    非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布,支持多种计算资源进行模型开发与训练,以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能,支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心,支持模型入库、模型上传、格式转换、版本
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    云知识 机器翻译应用场景 机器翻译应用场景 时间:2020-09-16 10:48:41 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力,通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 应用场景 翻译中心:采用机器翻译服务
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    本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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    个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。
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