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。

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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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建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云

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VPC）为 云数据库 构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云上资源的安全性，简化用户的网络部署。您可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性，方便管理、配置内部网络，进行安全、快捷的网络变更。 子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全性。

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用户身份验证，限制操作权限 -> 有意的非法操作 提高系统可靠性和数据备份 -> 无意的损害行为 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库基础知识 本课程主要介绍数据库管理工作的主要内容：备份方式、安全管理措施、什么是性能管理；数据库的重要基本概念（实例、连接、会话、表

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。而在具体的推理执行过程中，才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示： 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时，准备好待处理的数据，流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。 2、接着离线模型执行器调用运行管理器的执行流（rt

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支持应用需求，兼顾数据库物理限制。有限的资源，有限的硬件条件提出了物理模型反范式化的需求。 反范式处理需要适度进行。理论上，如果硬件条件无限制多的话，不需要非正则化处理： 对于特定配置的硬件系统，在满足应用功能目标和性能指标的前提下，适度进行； 会带来数据冗余问题。 还有可能会导致数据不一致问题。

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说明章节中的机器学习类型的模型配置文件示例。 • 使用自定义依赖包的模型配置文件示例 请参见ModelArts官网文档，模型配置文件编写说明章节中的使用自定义依赖包的模型配置文件示例。 帮助文档 模型推理代码编写说明 本章节介绍在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明。

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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华为认证云服务工程师HCIA-Cloud Service，培养与认证具备使用各类云服务产品进行应用部署及维护能力的工程师，一起来了解一下其学习地图吧！ 立即学习 最新文章 讯方实训云平台——加速教育高质量发展的“数字底座”！ TBE及其优势特性 模型转换及其常见问题

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化转型对地产行业的价值都越来越突出。这其中，视觉智能是地产行业智能升级的落脚点。 华为机器视觉通过多年的技术积累与深刻的行业洞察，结合智慧地产园区建设的实践经验，提出地产视觉智能体的解决方案，利用5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，打造端边云网协同的一体化智能系统，加

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写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界，数

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云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间：2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图，按选定的目标数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库

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和事件等数据的立体运维服务。 AOM 从架构上主要分为数据采集接入层、传输存储层和业务计算层。 采用三层架构 数据采集接入层 ICAgent采集数据 给主机安装ICAgent（插件式的数据采集器）并通过ICAgent上报相关的运维数据。 API接入数据 通过AOM提供的OpenAPI

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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。 可

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命周期的资源管理平台，是现代自动化运维的基石服务，统一集中管理华为云同时覆盖不同云厂商的一切资源对象与应用之间的关系。 CMDB作为AOM的应用资源管理中心，将所有资源对象与应用统一管理，为AOM监控中心、自动化运维子服务和 LTS 、 APM 等上层运维服务提供准确、及时、一致的资源配

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是华为的全栈AI平台，支持AI的本地开发、远程训练，对训练任务进行集中的资源池化管理，实现分布式并行训练。通过ModelArts平台，政企客户可以更方便、快速的上手AI，早一步迈入“智能未来” ModelArts平台具有高效率、易部署、更低CTO的特性。同时支持盘古大模型的运行，

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别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，通

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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；

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ows使用的注册表(Registry)。在层次模型中，每个节点表示一个记录类型，记录类型之间的联系用节点之间的连线（有向边）表示，这种联系是父子之间的一对多的联系。这就使得层次数据库只能处理一对多的实体联系。 2、网状模型就是一个网络图的结构。网状数据库系统采用网状模型作为数据的

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