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- 数据仓库设计采用的逻辑模型 内容精选 换一换
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可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准,不同的指标往往会导致不同的评判结果。 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时,会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估,获得每个数据特征对评估来自:百科I定义的能力;不同厂商实现不同的Driver,接口和返回值在API中有规范的定义,而实现的能力是可选和可扩充的。 (2)Magpie Magpie是厂商兼容性认证系统,可以规范和验收CloudBonder的能力,主要支持厂商的兼容性认证,其功能包括: • 功能和性能的本地测试验证来自:百科
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Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型,模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,可以脱离设备完成模型的预处理。 另外,离线模型转换过程中,80%左右的问题,集中在算子不支持。 1、新网络,其中算子未开发或发布; 2、原框架自定义算子,需要在新框架重新适配开发;来自:百科
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为什么要使用 数据仓库 ? 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景,并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自:专题