Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- ddosprotocolntp 內(nèi)容精選 換一換
-
DDoS攻擊使得用戶電腦的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源耗盡，服務(wù)暫時中斷或停止，導(dǎo)致合法用戶不能夠訪問正常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的行為。針對DDoS攻擊，華為云提供多種安全防護方案，DDoS原生高級防護和DDoS高防可為用戶提供全面海量的DDoS防護服務(wù)，快來開啟您的學(xué)習(xí)之旅吧。來自：其他DDoS攻擊使得用戶電腦的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源耗盡，服務(wù)暫時中斷或停止，導(dǎo)致合法用戶不能夠訪問正常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的行為。針對DDoS攻擊，華為云提供多種安全防護方案，DDoS原生高級防護和DDoS高防可為用戶提供全面海量的DDoS防護服務(wù)，快來開啟您的學(xué)習(xí)之旅吧。來自：其他
- ddosprotocolntp 相關(guān)內(nèi)容
-
本實驗基于華為云ModelArts Pro環(huán)境， ModelArts Pro 是為企業(yè)級AI應(yīng)用打造的專業(yè)開發(fā)套件。文字識別套件基于豐富的文字識別算法和行業(yè)知識積累，幫助客戶快速構(gòu)建滿足不同業(yè)務(wù)場景需求的文字識別服務(wù)，實現(xiàn)多種版式圖像的文字信息結(jié)構(gòu)化提取。來自：其他通過了解提示詞工程相關(guān)技術(shù)，體驗提示詞對于大語言模型能力的提升，從而更好的應(yīng)用大語言模型來自：其他
- ddosprotocolntp 更多內(nèi)容
-
![]()
通過了解提示詞工程相關(guān)技術(shù)，體驗提示詞對于大語言模型能力的提升，從而更好的應(yīng)用大語言模型。來自：其他![]()
本實驗指導(dǎo)用戶利用ModelArts Pro文本分類工作流，零代碼訓(xùn)練一個文本分類模型，然后將模型部署為在線服務(wù)，上傳一段文本即可分析情感傾向。整個開發(fā)過程無需算法基礎(chǔ)、也無需編程基礎(chǔ)。來自：其他![]()
掌握盤古大模型API的調(diào)用方法、Prompt撰寫優(yōu)化方法和模型微調(diào)訓(xùn)練的方法。來自：其他![]()
基于ollama部署DeepSeek，并基于Prompt個性化的角色設(shè)定構(gòu)建問答助理，進行智能交互助手的定制化實現(xiàn)。來自：其他![]()
本課程主要介紹如何借助CodeMate工具，在Java業(yè)務(wù)開發(fā)中高效完成代碼生成、UT生成、檢視與重構(gòu)，并通過實戰(zhàn)演練掌握Prompt提問技巧，提升日常編碼效率與質(zhì)量。來自：其他![]()
本課程為云原生批量計算公開課第十六課，由華為云批量計算工程師金喆老師主講。通過本節(jié)課程，你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理，以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠鼍啊?來自：其他![]()
本課程主要介紹在AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何通過補全知識、定義代碼范式來增強AI輔助代碼生成的準確性。重點分享如何利用Prompt工程、RAG技術(shù)等手段，提高AI輔助Java代碼生成的準確性。來自：其他![]()
本課程主要介紹AI大模型在研發(fā)場景落地所需的認知、工具與Prompt技巧，并通過“貪吃蛇”項目示范AI輔助需求分析、設(shè)計、編碼全流程，幫助學(xué)員將AI技術(shù)高效融入實際工作，以提升研發(fā)效率與創(chuàng)新能力。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型時代的數(shù)據(jù)質(zhì)量工程、需求建模及應(yīng)用框架。從LLMGaia的數(shù)據(jù)質(zhì)量標準、工具及內(nèi)源共建，到輔助需求建模智能體，再到GaiaAI的LLM應(yīng)用框架、多種Prompt構(gòu)建與調(diào)優(yōu)技巧，全方位助力學(xué)員掌握大模型相關(guān)核心技能。來自：其他![]()
本課程為云原生批量計算公開課第十六課，由華為云批量計算工程師金喆老師主講。通過本節(jié)課程，你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理，以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠鼍啊?來自：其他![]()
本期由來自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。來自：其他![]()
大學(xué)的徐繼晟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。來自：其他![]()
項目進展的全方位知識。學(xué)員將通過具體案例學(xué)習(xí)如何運用AI技術(shù)改進軟件開發(fā)流程，提升開發(fā)效率和軟件質(zhì)量，同時了解如何通過工程手段如LLM Prompt、RAG、Fine-tuning等解決實際問題。來自：其他![]()
本期由來自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。來自：其他![]()
大學(xué)的徐繼晟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。來自：其他![]()
等優(yōu)勢，支持模型一站式操作。Dify是開源大模型應(yīng)用開發(fā)平臺，融合后端即服務(wù)與LLMOps理念，可通過YAML文件定義AI應(yīng)用，有可視化Prompt編排等功能，支持數(shù)百模型。實驗闡述在ModelArts領(lǐng)取DeepSeek - R1模型，用云主機搭建Dify，通過其chatflo來自：其他
總條數(shù)：20
看了本文的人還看了