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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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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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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价格单位 云硬盘 高IO 线性计算 1 GB 0.00049 0.35 3.5 5.88 6.3 8.4 10.5 元/GB 云硬盘 超高IO 线性计算 1 GB 0.0014 1 10 16.8 18 24 30 元/GB 云硬盘 通用型SSD 线性计算 1 GB 0.00097

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存，直到用户手动删除。 区域和可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通

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GPU间高速通信，从而提升线性加速比，目前32卡GPU线性加速比为0.97+，比友商提升50%。 AI容器支持多种算力，包括昇腾算力，相比传统GPU算力提升30%。 通过使用AI容器，华为云在DAWN Bench性能评比中夺得双料冠军，128卡GPU线性加速比达到0.8。 文中课程

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可根据需要随时通过控制台或API，备份指定时间点的数据 备份恢复 备份恢复 支持将云硬盘恢复到您指定的任意备份时间点；可使用备份数据批量创建新的数据盘，实现业务快速部署 支持将云硬盘恢复到您指定的任意备份时间点；可使用备份数据批量创建新的数据盘，实现业务快速部署 性能数据监控 性能数据监控

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主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。 弹性扩展，性能线性提升 支持1000+超大分布式集群的能力，可以轻松应对海量高并发数据处理和复杂查询场景的考验。

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的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 高IO专属分布式存储 高IO专属分布式存储

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极致RTO不支持备机读。如果查询备机可能导致备机无法提供服务。 资源冻结/解冻/释放/删除/退订 按需计费实例不用时也会计费吗？ 按需计费实例是从“创建成功”开启计费，到“删除”结束计费。即使中间不使用实例，但实例也仍会占用资源，所以仍然会按实际购买时长计费。 资源为什么被释放了？ 客户购买产品后

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容器网络高密直通零损耗，网络性能提升30% -高弹性数据库 单集群1000+节点，性能随扩展准线性增长 -分布式中间件 提供应用开发态、运行态、运维态、集成态的分布式中间件和服务能力 业务创新 -业务快速上线 低/无代码结合，服务灵活上线周期从月级缩短到周级 -现代化微服务架构 实现企业新老应用并存和融合集成、灰

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QL，结合商业智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库 DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS动手实践

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的全部内容，便于在进行多次修改后进行对比或者内容还原。文档支持保存任意多个版本，并可对每个版本单独命名。 保存的版本通过还原操作可一键还原到选定的版本。 5、插入日期和时间 石墨文档支持在文档中插入提醒日期和具体时间。编辑者通过日历面板选择需要提醒的日期和具体时间，若同时勾选“提

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视频封面：基于互联网在线视频的内容理解，快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频摘要：基于视频的内容相关度、精彩画面，提取场景片段制作视频摘要 产品优势 准确拆分，采用深度卷积网络与海量视频数据训练、分析，精确拆分、提取不同主题的片段。 准确提取关键帧，使用光流等技术，结合时域特性，基于内容理解和结构分析，准确提取关键帧。

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超高IO：低时延、高性能，适用于低时延，高读写速率要求，数据密集型应用场景。 弹性扩展 按需扩容：可根据业务需求扩容存储池。 性能线性增长：支持在线扩容DSS下的磁盘，并且性能线性增长，满足业务需求。 安全可靠 三副本冗余：数据持久性高达99.9999999%。 数据加密 ：系统盘和数据盘均支持数据加密，保护数据安全。

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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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吐量相对更高，适用于海量数据收集与传递场景，例如日志采集和集中分析。RabbitMQ在吞吐量方面略有逊色，但支持更多的消息队列功能。 以下从性能、数据可靠性、服务可用性、功能等方面给出具体的对比分析，供用户选型参考。 性能 消息中间件的性能主要衡量吞吐量，Kafka的吞吐量比Ra

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类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别

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