华为云计算 云知识 Pod详解-外部输入 Pod详解-外部输入 时间：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部输入方式：环境变量、配置文件以及密钥。 1.环境变量：使用简单，但一旦变更后必须重启容器。 Key-value自定义 From 配置文件（configmap）

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华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础，理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键，这也是本课程的重点所在。 目标学员

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GaussDB数据库如何定义变量 GaussDB数据库如何定义变量 云数据库GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+节点的扩展能力，PB级海量存储。同时拥有云上高可用

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学习Python编程需要什么基础：变量 学习Python编程需要什么基础：变量 时间：2021-03-25 19:58:06 变量名必须是字母或_开头，以双下划线开头和结尾的变量是python特殊方法的专用标识，如__init__()代表类的构造函数，供解释器使用； 变量可以引用任何类型的对象；变量没有类型

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云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)

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ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三个不同的算法： BWA-backtrack:是用来比对Illumina的序列的，reads长度最长能到100bp。- BWA-SW:用于比对long-read，支持的长度为70bp-1Mbp；同时支持剪接性比对。

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流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程。 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求。 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇

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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 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必

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华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。

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如对图片进行分类处理、输入图片预处理及输出图片数据的标识等。计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MNIS

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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

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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其

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文字语音识别 有哪些优点？ 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升 识别速度快 把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处领先地位 多种识别模式

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过上下翻回显。 变量 可以使用gsql元命令\set设置一个变量。例如把变量foo的值设置为bar：openGauss=# \set foo bar要引用变量的值，在变量前面加冒号。例如查看变量的值：openGauss=# \echo :foo bar 这种变量的引用方法适用于规则的SQL语句和元命令。

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设置gsql变量NAME为VALUE。 变量的示例和详细说明请参见变量。 -   -X, --no-gsqlrc 不读取启动文件（系统范围的gsqlrc或者用户的~/.gsqlrc都不读取）。 说明： 启动文件默认为~/.gsqlrc，或通过PSQLRC环境变量指定。 -   -1

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后，会添加在识别系统的输入端，首先会经过预处理，然后再根据人的声音特点建立语音模型，对于输入的语音信号进行相应的分析，并且抽取需要的特点，在这个基础之上建立出语音识别所需要的模板。计算机在识别的过程当中，需要根据语音识别的模型将，这当中存放的语音模板和输入的语音信号的相应特点进行

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a.修改环境变量。 vim/etc/profile 在“/etc/profile”文件末尾增加下面代码： export PATH=/usr/local/bcftools/bin:$PATH b.按“Esc”，输入“wq!”保存后退出。 c.运行下面命令，使修改的环境变量生效。 source/etc/profile

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-算子编译 算子编译进行算子生成，主要是生成算子特定的离线结构。算子生成分为输入张量描述、权重数据转换和输出张量描述三个流程。在输入张量描述中，计算每个算子的输入维度、内存大小等信息，并且在离线模型生成器中定义好算子输入数据的形式。在权重数据转换中，对算子使用的权重参数进行数据格式（比如

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make-j4&&make install d.配置R环境变量。 vim/etc/profile 添加如下内容： export PATH=/usr/local/R-3.6.1/bin:$PATH e.保存退出，执行如下命令是环境变量生效。 source/etc/profile 2.编译和安装

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make-j4&&make install d.配置R环境变量。 vim/etc/profile e.添加如下内容： export PATH=/usr/local/R-3.6.1/bin:$PATH f.保存退出，执行如下命令是环境变量生效。 source/etc/profile 2.编译和安装

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make-j4&&make install d.配置R环境变量。 vim/etc/profile e.添加如下内容： export PATH=/usr/local/R-3.6.1/bin:$PATH f.保存退出，执行如下命令使环境变量生效。 source/etc/profile 2.编译和安装

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