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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來(lái)自：百科
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時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠： ① 使用ModelArts Notebook編寫(xiě)Python代碼；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時(shí)間：2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤(pán)上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測(cè)到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤(pán)）來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科![]()
MobileDevice模型中MobileConnection服務(wù)的屬性說(shuō)明 屬性名稱 描述 示例內(nèi)容 iccid SIM卡標(biāo)識(shí) 898604421920C0XXXX imsi 國(guó)際移動(dòng)用戶識(shí)別碼 460046240XXXXX imei 國(guó)際移動(dòng)設(shè)備識(shí)別碼 86761100XXXXXXXX operator來(lái)自：百科![]()
全方位的OS連接，涵蓋90%的中間件，支持標(biāo)準(zhǔn)Web業(yè)務(wù)弱密碼檢測(cè)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等弱口令檢測(cè)。 豐富的弱密碼庫(kù) 豐富的弱密碼匹配庫(kù)，模擬黑客對(duì)各場(chǎng)景進(jìn)行弱口令探測(cè)。 支持端口掃描 掃描服務(wù)器端口的開(kāi)放狀態(tài)，檢測(cè)出容易被黑客發(fā)現(xiàn)的“入侵通道”。 自定義掃描 支持任務(wù)定時(shí)掃描。 支持自定義登錄方式。 支持Web 2.0高級(jí)爬蟲(chóng)掃描。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)通過(guò)以下這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新： 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離來(lái)自：百科![]()
什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái)，通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制來(lái)自：專題![]()
Spore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 該實(shí)驗(yàn)旨在指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握故障識(shí)別與根因定位服務(wù)使用方式。 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的來(lái)自：專題![]()
據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過(guò)算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行，以及LLVM動(dòng)態(tài)編譯減少查詢時(shí)冗余的條件邏輯判斷，助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。來(lái)自：百科![]()
傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動(dòng)等問(wèn)題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無(wú)法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資源受限：相對(duì)云上資源的海量易獲取來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用 AOM 實(shí)現(xiàn)云端應(yīng)用一站式運(yùn)維 使用AOM實(shí)現(xiàn)云端應(yīng)用一站式運(yùn)維 時(shí)間：2020-12-01 16:03:06 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用AOM完成電子商城網(wǎng)站應(yīng)用的一站式運(yùn)維。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉AOM主機(jī)監(jiān)控告警設(shè)置； ② 熟悉AOM 定位應(yīng)用異常根因。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用自動(dòng)部署，華為云IoT Stage告訴你 如何實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用自動(dòng)部署，華為云IoT Stage告訴你 時(shí)間：2022-11-07 16:50:09 物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行各業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，例如智慧園區(qū)、智慧城市、智慧交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)自：百科![]()
total:200 booked:15 remain:185 最新文章 使用分布式緩存服務(wù)D CS 實(shí)現(xiàn)游戲開(kāi)合服的數(shù)據(jù)同步 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)排行榜功能 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)資源順序訪問(wèn) 掌控流量分配主動(dòng)權(quán)，爭(zhēng)做AI應(yīng)用的 '護(hù)航員' 華為云Serverless：讓每一臺(tái)汽車‘零摩擦’出海來(lái)自：百科![]()
私密號(hào)碼_虛擬號(hào)碼打電話怎么實(shí)現(xiàn) 私密號(hào)碼_虛擬號(hào)碼打電話怎么實(shí)現(xiàn) 如果您想了解私密電話撥號(hào)、虛擬號(hào)碼打電話相關(guān)的內(nèi)容，推薦您閱讀本專題。華為云 隱私保護(hù)通話 服務(wù)，是指在不增加SIM卡的情況下，為用戶增加隱私私密號(hào)碼，既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務(wù)，又能隱藏真實(shí)號(hào)碼，保護(hù)個(gè)人隱私。來(lái)自：專題![]()
綁定周期默認(rèn)為168小時(shí)，可以設(shè)置綁定永不過(guò)期，由企業(yè)自定義設(shè)置。 快遞服務(wù)、外賣、電商等。 AXYB模式 為用戶A、B、C分配隱私號(hào)碼X、Y1、Y2，用戶A撥打Y1聯(lián)系用戶B，撥打Y2聯(lián)系用戶C；用戶B或用戶C撥打X都能聯(lián)系到用戶A。保護(hù)通話的雙方真實(shí)號(hào)碼不被泄露。 一個(gè)X號(hào)碼同時(shí)只能綁定一個(gè)A號(hào)碼，一個(gè)來(lái)自：專題![]()
節(jié)點(diǎn)，為用戶提供就近接入和智能調(diào)度的服務(wù)，可以根據(jù)用戶的地理位置和網(wǎng)絡(luò)狀況，自動(dòng)選擇最優(yōu)的傳輸節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)最佳的下載速度。同時(shí)，它還采用了多線程和斷點(diǎn)續(xù)傳等技術(shù)，可以充分利用用戶的帶寬資源，提高下載效率。 - 可靠：華為云下載加速解決方案采用了分塊傳輸和校驗(yàn)機(jī)制，可以保證文件在來(lái)自：百科
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