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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科来自：百科
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类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台来自：百科![]()
、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络来自：百科![]()
？TaurusDB支持并行查询吗？并行查询原理是什么？ 立即购买 帮助文档 TaurusDB并行查询 TaurusDB并行查询（PQ） 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将来自：专题![]()
华为云计算 云知识 什么是大规模并行处理 什么是大规模并行处理 时间：2021-04-02 14:50:21 大规模并行处理即MPP（Massively Parallel Processor ）。 在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库来自：百科![]()
华为云计算 云知识 公网接入-成本优化相关介绍 公网接入-成本优化相关介绍 时间：2021-03-25 16:03:29 云服务器 云计算 网络安全 公网IP 公网带宽使用量：根据业务公网带宽使用量的多少，选择合理的计费模式。 主要支持如下几种计费模式： 1.带宽计费：按购买带宽大小和使用时长进行收费；来自：百科![]()
割接后，业务运行稳定性监控： •关键KPI指标确认 •每日健康巡检 •实时性能监控 优化 •通过上云迁移过程优化系统结构，部署方式 •存储优化 •虚拟化平台优化 •OS优化 •数据库优化 评估 根据业务运行情况，迁移计划书评估迁移完成结果。 •目标性能基线 •性能基线比对（与迁移前比对） 验收 客户签署《业来自：百科![]()
华为云计算 云知识 【云小课】如何查看和优化慢SQL 【云小课】如何查看和优化慢SQL 时间：2021-10-14 10:05:36 云小课 数据库 云数据库 GaussDB (for MySQL) 慢SQL产生的主要原因有SQL编写问题、锁等待、业务实例相互干扰对IO/CPU资源征来自：百科![]()
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掌握常见SQL性能问题的优化思路和方法 课程大纲 第1章 DAY1 SQL优化基础 第2章 DAY2 优化多表连接 第3章 DAY3 查询变换和优化技巧 第4章 DAY4 优化实战案例 第5章 DAY5 优化实战案例进阶 云数据库 RDS for MySQL 云数据库 RDS for MySQL拥有即开来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云 CDN 全站加速优化网站加载速度 华为云CDN全站加速优化网站加载速度 时间：2023-04-18 17:24:00 【CDN全站加速公测特惠】 全球使用社交媒体的用户数与日俱增，实时、交互和自适应的动态内容爆发式增长。动态内容是海量的，然而竞争也是激烈的来自：百科![]()
GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等 应用场景 人工智能 GPU包含上千个计算单元，在并行计算方面展示出强大的优势，P1、P2v实例针对深度学习特殊优化，可在短时间内完成海量计算；Pi1实例整型计算时延来自：百科![]()
V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。来自：百科![]()
性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P2vs型云服务器。 常用的软件支持列表如下：来自：百科
