华为开源镜像站 Mirrors

华为开源镜像站 Mirrors

华为开源镜像站(Mirrors)是由华为云提供的开源组件、开源操作系统及开源DevOps工具镜像站,目前已提供Maven、NPM、NuGet、CentOS、Ubuntu、Debian等镜像下载服务。

免费使用

华为开源镜像站(Mirrors)是由华为云提供的开源组件、开源操作系统及开源DevOps工具镜像站,目前已提供Maven、NPM、NuGet、CentOS、Ubuntu、Debian等镜像下载服务。

免费使用

    ubuntu分区深度学习 更多内容
  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 安装虚拟机说明

    裸金属服务器BIOS镜像制作需要使用MBR分区表格式,另外需要为裸金属服务器发放预留一个主分区(Primary Partition),发放后系统会自动生成一个64M的config drive分区。因为MBR格式中主分区和扩展分区总共最多支持4个,故使用的镜像主分区数量不能超过3个,否则会导致裸金属服务器下发失败。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(Partition)

    分区Partition分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列,分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型,在写分区值时,都需要加双引号。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区管理

    分区管理 批量修改分区信息 列举分区信息 批量添加分区信息 批量删除分区信息 批量获取分区信息 列举分区值列表 列举全量分区值列表 父主题: LakeCat

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建分区

    API版本 metadata 否 metadata object 分区的元数据信息 spec 否 spec object 分区的配置信息 表3 metadata 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 分区名称 表4 spec 参数 是否必选 参数类型 描述 hostNetwork

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 间隔分区

    间隔分区 间隔分区(Interval Partition)可以看成是范围分区的一种增强和扩展方式,相比之下间隔分区定义分区时无需为新增的每个分区指定上限和下限值,只需要确定每个分区的长度,实际插入的过程中会自动进行分区的创建和扩展。间隔分区在创建初始时必须至少指定一个范围分区,范

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新增分区

    需要预留部分空间以供其他功能使用。 新增分区不能作用于HASH分区上。 新增分区不继承表上的分类索引属性。 向范围分区表新增分区 向间隔分区表新增分区 向列表分区表新增分区 向二级分区表新增一级分区 向二级分区表新增二级分区主题分区表运维管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 交换分区

    交换分区 用户可以使用交换分区的命令来将分区与普通表的数据进行交换。交换分区可以快速将数据导入/导出分区表,实现数据高效加载的目的。在业务迁移的场景,使用交换分区比常规导入会快很多。交换分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 执行交换分区命令会使得Global索引失效,可以通过UPDATE

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 合并分区

    合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行,不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效,可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引,或者用户自行重建Global索引。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区剪枝

    分区剪枝 分区剪枝是GaussDB提供的一种分区表查询优化技术,数据库SQL引擎会根据查询条件,只扫描特定的部分分区分区剪枝是自动触发的,当分区表查询条件符合剪枝场景时,会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同,分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝,静态剪枝在优化器阶段进行,在生成计划

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除分区

    bal索引。 删除分区时,如果该分区上带有仅属于当前分区的分类索引时,则会级联删除分类索引。 使用ALTER TABLE DROP PARTITION可以删除指定分区表的任何一个分区,这个行为可以作用在范围分区表、列表分区表上。 例如,通过指定分区名删除范围分区表range_sa

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 间隔分区

    间隔分区 间隔分区(Interval Partition)可以看成是范围分区的一种增强和扩展方式,相比之下间隔分区定义分区时无需为新增的每个分区指定上限和下限值,只需要确定每个分区的长度,实际插入的过程中会自动进行分区的创建和扩展。间隔分区在创建初始时必须至少指定一个范围分区,范

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除分区

    删除分区 用户可以使用删除分区的命令来移除不需要的分区。删除分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 删除分区不能作用于HASH分区上。 执行删除分区命令会使得Global索引失效,可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引,或者用户自行重建Global索引。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了