云知识 获取按指定指标排序的函数列表ListFunctionAsMetric 获取按指定指标排序的函数列表ListFunctionAsMetric 时间：2023-08-09 11:12:25 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 按指定指标排序的函数列表。

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SDK概述:API接口与SDK的对应关系 监控信息说明:指标说明 FunctionGraph服务的监控指标参考:函数监控指标 FunctionGraph服务监控指标说明:监控指标 函数工作流 :获取指定函数的版本列表 FunctionGraph监控告警 创建告警规则:监控指标说明 PKG_SERVICE PKG_SERVICE

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Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供

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的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 5.部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形

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泛微e-office绩效考核应用价值：为公司不同岗位员工设置不同考核指标项目、权重、权重说明等；按时间纬度考核分月度、季度、半年度、年度等不同考核方案；设置每项考核方案的启用时间及提醒；设置考核人及对应考核对象等；考核方案启动时间内考核人员对考核对象进行打分及评价，同时形成按用户、部门显示的考核分值统计报

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AOM 提供多场景、多层次、多维度指标数据的监控能力，建立了从基础设施层指标、中间件层指标、应用层指标到业务层指标的四层指标体系，将1000+种指标数据全方位呈现，数据丰富全面。 表1 AOM支持的四层指标体系 类型 来源 指标举例 如何接入 业务层指标 通常来源于端侧日志SDK、提取的ELB日志。

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第8章 深度信念网络 第9章 卷积神经网络 第10章 循环神经网络 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原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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优化管理流程：能源管理系统采用分散控制和集中管理，可以减少管理环节，优化管理流程，提高管理效率。3. 建立客观能源消耗评价体系：能源管理系统可以建立客观的能源消耗评价体系，通过对能源消耗指标的统计和分析，帮助企业评估能源消耗情况，制定合理的能源管理策略。4. 提高故障处理和反应能力：能源管理系

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用户平时需要关注 文档数据库 实例的哪些性能指标 用户平时需要关注文档数据库实例的哪些性能指标 时间：2021-03-23 14:13:58 用户平时需要关注的监控指标有：CPU利用率、内存利用率、磁盘空间利用率。 更多监控指标信息，请参见 文档数据库服务 支持的监控指标。 可以根据实际应用场景配置

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测试工具，为编制测评方案做好准备。 方案编制活动：为现场测评提供最基本的文档和指导方案。主要任务是确定与被测信息系统相适应的测评对象、测评指标及测评内容等，并根据需要重用或开发测评指导书测评指导书，形成测评方案。 现场测评活动：开展等级测评工作的核心活动。主要任务是按照测评方案的

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资条一键翻译成标准的凭证，大大提高了记账效率。 2、好会计每月月结前进行检查，系统预制了30多个指标检查企业的财务风险。 3、运用金税三期的算法检查企业的税务风险，针对常被预警的指标进行实施预警，进销稽核可以实施检查企业的进出库的库存匹配风险，税负测算还能帮企业进行合理的税务筹划。

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时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管

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DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。

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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 时间：2020-08-18 17:12:46 昇腾AI软件栈可以分为神经网络相关软件模块、工具链以及其它软件模块。 1、神经网络软件主要包含了流程编排器（Matrix），框架管理器（Framework），运行管理器（Runtime）、数字视觉预处理模块（Digital

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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。

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服务，拥有应用指标监控、调用链追踪、应用拓扑、URL跟踪分析等和智能告警功能。 应用性能管理 服务 APM 作为云应用性能管理服务，拥有应用指标监控、调用链追踪、应用拓扑、URL跟踪分析等和智能告警功能。 立即使用 服务咨询 应用性能管理功能 应用指标监控 APM应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM

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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指标的敏感度，并给出优

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Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：

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-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解码

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通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好 全息数据精准感知 融合交管、交委、互联网等数十种数据源，通过大 数据治理 ，构建“人-车-路-环境”实时动态数据指标体系。通过视频智能解析，提升交通事件和流量的精准

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网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟

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