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來(lái)自：云商店5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣：可檢測(cè)大范圍的建筑物，即能檢測(cè)因建筑物過(guò)大而在監(jiān)控畫(huà)面中呈梯形導(dǎo)致下落方向從200°到340°的拋擲物，也可以檢測(cè)到此情況下拋擲物飛出監(jiān)控畫(huà)面左右邊界的情景。 安裝示意圖 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D 商品鏈接：博思廷高空拋物檢測(cè)智能視頻解決方案；北京博思廷 華為好望商城來(lái)自：云商店
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 電扶梯智能檢測(cè)解決方案 電扶梯智能檢測(cè)解決方案 時(shí)間：2020-12-31 09:39:05 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城博思廷電扶梯智能檢測(cè)解決方案，實(shí)時(shí)檢測(cè)電扶梯自身運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)檢測(cè)電扶梯出入口及梯面上人員及物品的異常事件并告警，提示客戶(hù)及時(shí)干預(yù)或來(lái)自：云商店領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
自己的 CDN 就顯得尤為重要。 我為什么選擇華為云的CDN呢？ 數(shù)據(jù)網(wǎng)站的安全性是排在所有東西之前的。有人肯定擔(dān)心域名接入CDN后是否安全，源站是否存在風(fēng)險(xiǎn)，是否會(huì)遭受各種網(wǎng)絡(luò)攻擊？比如頁(yè)面異常，數(shù)據(jù)泄露，頁(yè)面掛馬，業(yè)務(wù)中斷，拖庫(kù)等等一系列問(wèn)題。 那么華為是如何解決這些問(wèn)題的呢？ HTTPS**安全加速**來(lái)自：百科![]()
華為云盤(pán)古大模型 華為云盤(pán)古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤(pán)古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合來(lái)自：專(zhuān)題![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話(huà)層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，來(lái)自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)使用SDK 內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)使用SDK 時(shí)間：2020-11-27 09:51:23 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)使用SDK的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 華為內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶(hù)使用，用戶(hù)可使用AK/SK認(rèn)證方式。 當(dāng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)獲取訪(fǎng)問(wèn)密鑰 內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)獲取訪(fǎng)問(wèn)密鑰 時(shí)間：2020-11-27 09:47:50 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)獲取訪(fǎng)問(wèn)密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 華為內(nèi)容檢測(cè)服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶(hù)使用，用戶(hù)可使用AK/SK認(rèn)證方式。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后，由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore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)。來(lái)自：百科![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬件進(jìn)行預(yù)測(cè)，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漏洞掃描服務(wù) 查看檢測(cè)日志視頻教程 漏洞掃描 服務(wù)查看檢測(cè)日志視頻教程 時(shí)間：2020-11-18 11:10:19 本視頻主要為您介紹華為云漏洞掃描服務(wù)查看漏洞檢測(cè)日志的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 用戶(hù)可通過(guò)漏洞掃描服務(wù)查看網(wǎng)站和主機(jī)的漏洞掃描情況。 用戶(hù)可以將那來(lái)自：百科
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