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  • 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為機(jī)器視覺云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹,機(jī)器視覺是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺通過專業(yè)AI芯片、開放OS和豐富生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)深度和寬度,進(jìn)入千行百業(yè),與場景化業(yè)務(wù)融合,實(shí)現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化抓手。 華為機(jī)器視覺充分考慮了環(huán)境對電力業(yè)務(wù)部署影響,并提出了針對性優(yōu)化方案
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    V8.0白皮書》 自主開發(fā)工作流引擎實(shí)現(xiàn)了基于組織角色可定制、可擴(kuò)展、可集成 BPM(業(yè)務(wù)流程管理)規(guī)范體系,對于組織制度電子化表述和互聯(lián)網(wǎng)化流轉(zhuǎn)提供了完整體系支持,提供彈性可視化、智能化工作流定義、設(shè)計(jì)、配置和運(yùn)行展現(xiàn)。支持動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程中流程變更策略和全息流轉(zhuǎn)記錄,形成流程行為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。致遠(yuǎn)協(xié)同
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  • 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架 相關(guān)內(nèi)容
  • 密竹機(jī)器人自動(dòng)化軟件是一個(gè)機(jī)器人開發(fā)和運(yùn)行平臺(tái),可在此平臺(tái)上開發(fā)并適合企業(yè)需求機(jī)器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高工作,“人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢,讓機(jī)器人做它能做,讓人做更有價(jià)值。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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    硬件加速來解決生物計(jì)算量性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供強(qiáng)大可編程硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力及時(shí)響應(yīng)有很高要求,比如基于 定價(jià) 樹模型金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)
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  • 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    對等連接是指兩個(gè)VPC之間網(wǎng)絡(luò)連接。您可以使用私有IP地址在兩個(gè)VPC之間進(jìn)行通信,就像兩個(gè)VPC在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中一樣。同一區(qū)域內(nèi),您可以在自己VPC之間創(chuàng)建對等連接,也可以在自己VPC與其他帳戶VPC之間創(chuàng)建對等連接。不同區(qū)域間VPC之間不能創(chuàng)建對等連接。 華為云提供VPC對等連接
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    1、Python編程語言語法簡潔,易于學(xué)習(xí),快速上手; 2、Python有成熟爬蟲生態(tài),在抓取網(wǎng)頁本身和網(wǎng)頁抓取后處理都有豐富框架和庫可用(如Beautiful Soup框架 Urlib2和Requests庫等),編寫爬蟲不必從零開始; 3、Python在處理數(shù)據(jù)方面有天然優(yōu)勢,可以把Pyt
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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    角色: IAM 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件等。基于策略授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化安全管控要求。
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    結(jié)束以后對學(xué)員整體表現(xiàn)進(jìn)行評分,下載學(xué)員實(shí)訓(xùn)成績。 六、 教材管理 教材是平臺(tái)公共資源,維護(hù)好教材以后,教師可以使用教材直接創(chuàng)建課程。教材結(jié)構(gòu)和課程是一樣,所以教材對課程是一對多關(guān)系。 七、 直播管理 平臺(tái)支持搭建本地直播服務(wù)器或者使用網(wǎng)易云直播服務(wù)器進(jìn)行直播授課,
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    NoSQL常用概念 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL常用概念 時(shí)間:2020-09-08 11:00:38 實(shí)例 每個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例即一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行數(shù)據(jù)庫。 自動(dòng)備份 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL會(huì)在數(shù)據(jù)庫實(shí)例備份時(shí)段中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實(shí)例自動(dòng)備份。系統(tǒng)根據(jù)您指定備份保留期保存數(shù)據(jù)庫實(shí)例的自動(dòng)備份。
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    儲(chǔ)桶。 3、掛載至本地系統(tǒng)并行文件系統(tǒng)不能提供與本地文件系統(tǒng)完全相同性能或功能,使用時(shí)需要注意以下細(xì)節(jié): - 掛載目錄中文件或文件夾不支持硬鏈接命令。 - 創(chuàng)建目錄深度不超過45層。 4、桶級桶策略和IAM策略對obsfs掛載方式生效,目錄級桶策略和IAM策略對obsfs掛載方式訪問不生效。
    來自:專題
    文件示例。 • 機(jī)器學(xué)習(xí)類型模型配置文件示例 請參見ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫說明章節(jié)中機(jī)器學(xué)習(xí)類型模型配置文件示例。 • 使用自定義依賴包模型配置文件示例 請參見ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫說明章節(jié)中使用自定義依賴包模型配置文件示例。
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    自治等能力,完整打通了邊緣計(jì)算中云、邊、設(shè)備協(xié)同場景。 Kubernetes為代表云原生技術(shù)為數(shù)據(jù)中心而生,容器化應(yīng)用封裝、編排模式現(xiàn)在已成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。但在邊緣場景下,邊緣網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定、資源受限、海量設(shè)備接入管理等場景都為云原生技術(shù)延伸到邊緣計(jì)算帶來巨大挑戰(zhàn)。 本次將詳
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    實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解基于昇騰310進(jìn)行智能應(yīng)用開發(fā)常用流程; ② 學(xué)習(xí)如何基于昇騰310(Atlas300)實(shí)現(xiàn)典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)(Python)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.啟動(dòng)環(huán)境 3.開始實(shí)驗(yàn) 附錄Jupyter Notebook常用操作說明 溫馨提示:詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab
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    解決生物計(jì)算量性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供強(qiáng)大可編程硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力及時(shí)響應(yīng)有很高要求,比如基于定價(jià)樹模型金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)分析和決策
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    零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorF
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    企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過對主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測,識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33%
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    城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大,用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈問題,基于物聯(lián)網(wǎng)智慧路燈應(yīng)運(yùn)而生,本認(rèn)證將會(huì)為您介紹基于物聯(lián)智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)自販機(jī)銷量分析 初級微認(rèn)證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù),隨時(shí)監(jiān)控自動(dòng)售貨機(jī)運(yùn)行和銷售狀態(tài),幫助廠家更準(zhǔn)確分析消費(fèi)行為,更精確定位客戶需求。
    來自:專題
    《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程第一課,由華為云CNCF官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個(gè)項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人王
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    保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私 支持用戶對攻擊日志中賬號(hào)、密碼等敏感信息進(jìn)行脫敏;支持PCI-DSS標(biāo)準(zhǔn)SSL安全配置;支持TLS協(xié)議版本和加密套件配置。 助力企業(yè)安全合規(guī) 幫助企業(yè)滿足等保測評、PCI-DSS等安全標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要求。 應(yīng)用場景 常規(guī)防護(hù) 幫助用戶防護(hù)常見Web安全問題,比如命令注入、敏感文件訪問等高危攻擊。
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