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- 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
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公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)SNAT規(guī)則 支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表 查詢SNAT規(guī)則列表:響應(yīng)參數(shù) 示例1：創(chuàng)建公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)并配置SNAT規(guī)則:操作步驟 策略及授權(quán)項(xiàng)說明:支持的授權(quán)項(xiàng) 查詢SNAT規(guī)則列表:響應(yīng)示例 查詢SNAT規(guī)則列表:響應(yīng)示例 查詢SNAT規(guī)則列表:響應(yīng)示例 查詢SNAT規(guī)則列表:響應(yīng)示例來自：百科![]()
API概覽 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則 管理轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:查看轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則信息 管理轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:查看轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則信息 查詢轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則列表:響應(yīng)參數(shù) 數(shù)據(jù)庫對象使用規(guī)范:索引規(guī)范 數(shù)據(jù)庫對象使用規(guī)范:索引規(guī)范 創(chuàng)建轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:請求參數(shù) 查詢轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:響應(yīng)消息 更新轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:請求參數(shù) 查詢轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則詳情:響應(yīng)參數(shù) 創(chuàng)建轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則:響應(yīng)參數(shù)來自：百科![]()
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示例2：創(chuàng)建公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)并配置DNAT規(guī)則:操作場景 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)DNAT規(guī)則 使用DNAT訪問Kafka實(shí)例:步驟三：添加DNAT規(guī)則 如何使用NAT網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn) 云搜索 服務(wù)公網(wǎng)訪問:配置NAT網(wǎng)關(guān) 權(quán)限管理:NAT網(wǎng)關(guān)權(quán)限 策略及授權(quán)項(xiàng)說明:支持的授權(quán)項(xiàng) 查詢DNAT規(guī)則列表:響應(yīng)參數(shù) 修訂記錄來自：百科![]()
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配置數(shù)據(jù)回源規(guī)則:創(chuàng)建鏡像回源規(guī)則 API概覽:桶高級配置接口 配置數(shù)據(jù)回源規(guī)則:復(fù)制鏡像回源規(guī)則 權(quán)限管理:OBS控制臺(tái)功能依賴的權(quán)限 配置數(shù)據(jù)回源規(guī)則:相關(guān)參考 設(shè)置鏡像回源規(guī)則:請求消息元素 流量鏡像簡介:流量鏡像約束與限制 獲取鏡像老化規(guī)則記錄:響應(yīng)參數(shù) 獲取鏡像老化規(guī)則記錄:響應(yīng)參數(shù)來自：百科![]()
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實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
構(gòu)。 公共模型類型包括以下七類公共模型定義： 數(shù)據(jù)模型 公共響應(yīng) 公共參數(shù) 公共請求體 公共示例 安全模型 公共響應(yīng)頭 這一特性不僅提升了API設(shè)計(jì)的效率，還確保了不同API間數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一性，簡化了維護(hù)工作。無論是構(gòu)建基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還是設(shè)定通用的響應(yīng)模板、安全規(guī)則乃至示例數(shù)據(jù)來自：專題![]()
BS，從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
CDN 產(chǎn)品介紹 什么是CDN網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù) CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點(diǎn)，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN服務(wù)工作原理 CDN通過一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等)，將當(dāng)時(shí)來自：專題![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 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)等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、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。來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科
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