时间：2023-09-26 14:19:24 API网关 云计算 功能介绍 更新后端云服务器，可修改字段为后端云服务器的名称和权重，可以为性能好的服务器设置更大的权重，用来接收更多的流量。 接口约束 如果member绑定的负载均衡器的provisioning status不是ACTIVE，则不能更新该member。

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增强型负载均衡算法，支持以下三种调度算法： 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权

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共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法 根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。 加权轮询算法常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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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。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章

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供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1

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权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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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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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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oxy实例并设置只读权重，适用于需要业务隔离的场景。 开通读写分离功能后，如果无只读实例，通过RDS的读写分离连接地址，读写请求均会自动访问主实例。 开通读写分离功能后，如果存在只读实例，通过RDS的读写分离连接地址，写请求均会自动访问主实例，读请求按照读权重设置自动访问各个实例。

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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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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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权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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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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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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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较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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2、key-value高频访问 3、文档存储 4、非结构化数据 5、稀疏索引使得不适合通过其键检索单行的点查询 6、不适合频繁更新和删除的场景 1、OLTP 2、key-value高频访问 3、文档存储 4、非结构化数据 5、稀疏索引使得不适合通过其键检索单行的点查询 6、不适合频繁更新和删除的场景

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时间：2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中，算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎（Tensor Boost 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

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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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double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2

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Boolean 后端云服务器的管理状态。 该字段为预留字段，暂未启用。默认为true。 weight 否 Integer 后端云服务器的权重，取值范围[0，100]。 权重为0的后端不再接受新的请求。默认为1。 响应消息 表4 响应参数 参数 参数类型 描述 member Member object

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