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  • AIoT深度評(píng)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
  • 等保是什么,為什么很重要| 云安全 8期 等保是什么,為什么它很重要,沒(méi)有點(diǎn)了解就不應(yīng)該了。今天咱們就來(lái)學(xué)習(xí)下等保的基礎(chǔ)知識(shí),共10個(gè)問(wèn)題。 信息安全等級(jí)保護(hù)測(cè)評(píng)的流程 等保評(píng)測(cè)的主要內(nèi)容 等級(jí)保護(hù)安全合規(guī)的依據(jù)是什么? 信息安全等級(jí)保護(hù)認(rèn)證的目的 [安全解決方案]等保合規(guī)安全解決方案 云安全8期-進(jìn)入詳情 密碼法與華為云數(shù)據(jù)安全|云安全9期
    來(lái)自:專題
    華為云云耀云服務(wù)器L實(shí)例的主要優(yōu)勢(shì)包括:智能不卡頓、價(jià)優(yōu)隨心用、上手更簡(jiǎn)單、管理特省心。首先,其CPU運(yùn)行流暢,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定,整體性能在業(yè)界處于領(lǐng)先地位。權(quán)威評(píng)測(cè)顯示,華為云云耀云服務(wù)器L實(shí)例的性能是同類產(chǎn)品的兩倍以上,位于業(yè)界頂級(jí)水平。此外,它還提供了安全、穩(wěn)定、低延遲的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù),確保實(shí)時(shí)音視
    來(lái)自:百科
  • AIoT深度評(píng)測(cè) 相關(guān)內(nèi)容
  • 預(yù)置300+行業(yè)物模型,與20+主流芯片及模組預(yù)集成,提供物聯(lián)網(wǎng)在線開(kāi)發(fā)、測(cè)試,發(fā)布及應(yīng)用托管一站式服務(wù)平臺(tái),加速生態(tài)伙伴商用部署。 主導(dǎo)AIoT聯(lián)盟,參與制定20+行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),避免產(chǎn)業(yè)碎片化。 提供IoT應(yīng)用及硬件商城,匯聚50+行業(yè)解決方案,每年共享商機(jī)100+,助力伙伴快速變現(xiàn)。
    來(lái)自:專題
    負(fù)責(zé)同步集群內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)時(shí)鐘。 Manager關(guān)鍵特性 統(tǒng)一監(jiān)控告警 Manager提供可視化、便捷的監(jiān)控告警功能。用戶可以快速獲取集群關(guān)鍵性能指標(biāo),并評(píng)測(cè)集群健康狀態(tài),同時(shí)提供性能指標(biāo)的定制化顯示功能及指標(biāo)轉(zhuǎn)換告警方法。Manager可監(jiān)控所有組件的運(yùn)行情況,并在故障時(shí)實(shí)時(shí)上報(bào)告警。通過(guò)界面
    來(lái)自:專題
  • AIoT深度評(píng)測(cè) 更多內(nèi)容
  • 0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。
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    云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL提供慢SQL檢測(cè),用戶可以根據(jù)云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL提出的優(yōu)化建議進(jìn)行代碼優(yōu)化。 4.高端硬件投入 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL使用的所有服務(wù)器硬件都經(jīng)過(guò)多方評(píng)測(cè),保證在性能和穩(wěn)定性上都遙遙領(lǐng)先。 5.高速訪問(wèn) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL可以配合同一地域的彈性云服務(wù)器一起使用,通過(guò)內(nèi)網(wǎng)通信,縮短應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間,同時(shí)節(jié)省公網(wǎng)流量費(fèi)用。
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    華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)提供慢SQL檢測(cè),用戶可以根據(jù)華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)提出的優(yōu)化建議進(jìn)行代碼優(yōu)化。 高端硬件投入 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)使用的所有服務(wù)器硬件都經(jīng)過(guò)多方評(píng)測(cè),保證在性能和穩(wěn)定性上都遙遙領(lǐng)先。 高速訪問(wèn) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以配合同一地域的 彈性云服務(wù)器 一起使用,通過(guò)內(nèi)網(wǎng)通信,縮短應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間,同時(shí)節(jié)省公網(wǎng)流量費(fèi)用。
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    時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    展速度已經(jīng)跟不上市場(chǎng)需求,出現(xiàn)了許多亟待解決的問(wèn)題。 1. 安全保障技術(shù)發(fā)展長(zhǎng)期停滯 長(zhǎng)期以來(lái),傳統(tǒng)金融生態(tài)里對(duì)于信息安全、賬戶追蹤、資產(chǎn)評(píng)測(cè)等的安全保障技術(shù)較為單一,技術(shù)革新相對(duì)落后,難以有效保護(hù)用戶的私密信息,用戶私密信息極易被盜取或篡改,造成個(gè)人資產(chǎn)的損失,影響金融產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。
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    我們誠(chéng)邀與您一起: ●體驗(yàn)和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實(shí)踐; ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)和深度實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力; ●深度參與openEuler、openGauss、MindSpo
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    不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 不支持多AZ 設(shè)計(jì)可用性 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.99% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99% 歸檔存儲(chǔ) 99% 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 99% 設(shè)計(jì)可用性-多AZ 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.995% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99.5% 歸檔存儲(chǔ) 不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè))
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    DELETE等,例如刪除對(duì)象、取消多段上傳任務(wù)。 生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求 在生命周期規(guī)則執(zhí)行過(guò)程中,標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),歸檔存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為深度歸檔存儲(chǔ)時(shí),產(chǎn)生的生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求。 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 OBS 請(qǐng)求費(fèi)用的計(jì)費(fèi)說(shuō)明,如表2所示。 表2
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    “用”,全面云使能支持應(yīng)用開(kāi)發(fā)及深度用云 “管”,全球5大運(yùn)維中心,多種運(yùn)維服務(wù)選擇 華為云Stack 技術(shù)創(chuàng)新圖譜 深度用云,是業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合的成果。華為云Stack在技術(shù)領(lǐng)域積極探索、不斷創(chuàng)新、持續(xù)積累,將業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案,賦能政企實(shí)現(xiàn)深度用云 點(diǎn)擊 了解更多 訪問(wèn)華為云Stack官網(wǎng),獲取更詳細(xì)資料
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    對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE等;G系列適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染,CAD等。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生
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    P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL
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    中。除此之外,還有很多傳統(tǒng)的行業(yè)如電力、交通等也都在將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用在其現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)當(dāng)中。另外,物聯(lián)網(wǎng)也與一些新興技術(shù)如人工智能結(jié)合成了 AIoT——人工智能物聯(lián)網(wǎng),在日常生活中廣泛使用。所以,學(xué)習(xí)和理解物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是 ICT 行業(yè)從業(yè)者甚至傳統(tǒng)行業(yè)從業(yè)者構(gòu)建解決方案的重要手段。 物
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    1.體驗(yàn)和分享ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實(shí)踐; 2.深度了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、昇騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力; 3.了解異構(gòu)計(jì)算、量子計(jì)算、函數(shù)編程等前沿理論和未來(lái)技術(shù); 4.深度參與openEuler、ope
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。
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    器支持GPU NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2v型彈性云服務(wù)器的規(guī)格
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    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 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(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
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