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- 數(shù)據分析模型 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 模型轉換及其常見問題 模型轉換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換，即將開源框架的網絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉換工具，將來自：百科
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華為云計算 云知識 數(shù)據模型類型有哪些 數(shù)據模型類型有哪些 時間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據庫 數(shù)據系統(tǒng) 數(shù)據管理 數(shù)據發(fā)展過程中產生過三種基本的數(shù)據模型：層次模型、網狀模型和關系模型。 1、層次模型的數(shù)據結構就是一棵樹形結構，目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是來自：百科華為云計算 云知識 IoT數(shù)據分析是什么 IoT數(shù)據分析是什么 時間：2020-09-14 09:27:24 IoT數(shù)據分析基于物聯(lián)網資產模型，整合物聯(lián)網數(shù)據集成，清洗，存儲，分析，可視化，為開發(fā)者提供一站式服務，降低開發(fā)門檻，縮短開發(fā)周期，快速實現(xiàn)物聯(lián)網數(shù)據價值變現(xiàn)。 離線分析來自：百科
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被邀請人須在報名信息【備注欄】填寫邀請人的華為云賬號。拉新活動具體規(guī)則及更多驚喜，請點擊前往 【數(shù)據分析賽·賽題說明】 參賽者須根據給定的三個方向“交通流量預測”、“水質高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預測分析”，提交整體解決方案和數(shù)據分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進行作品開發(fā)和驗證。來自：百科![]()
領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級，學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、理解語言模型和神經語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經語言模型來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
時校對，可以通過華為云物聯(lián)網數(shù)據分析服務輕松實現(xiàn)。 優(yōu)勢 華為云數(shù)據分析服務的資產建模能力，可幫助開發(fā)者快速構建資產模型并便捷管理，比如料箱和RFID tag的對應關系，料箱和倉庫門的對應關系，貨物在進出門的過程中，會產生大量的RFID數(shù)據，數(shù)據分析服務基于Flink技術的實時流來自：百科![]()
培訓方案：通過華為車聯(lián)網解決方案的深入解析完成對駕駛行為的大數(shù)據分析實踐 技術能力： 通過車聯(lián)網系統(tǒng)架構學習與實踐操作提升數(shù)據分析挖掘、大數(shù)據開發(fā)能力 認證價值：了解車聯(lián)網的發(fā)展理念，通過大數(shù)據分析實現(xiàn)科學高效的車隊管理 認證課程詳情 展開詳情 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據分析成為急需解決的問題。借助大數(shù)據來自：專題![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 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) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合來自：專題![]()
華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層：物理層、數(shù)據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質為數(shù)據鏈路層提供物理連接，來自：百科![]()
行作為一個記錄，列模型數(shù)據庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標準物模型下，每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型，既能夠滿足復雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應用進行對接。來自：百科![]()
大數(shù)據分析與應用入門 大數(shù)據入門培訓，在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 基礎課程 通過體系化的 大數(shù)據培訓 課程，可以幫助您快速完成學習覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據分析、大數(shù)據平臺應用、什么是大數(shù)據 大數(shù)據入門與應用 本次大數(shù)據培訓課程學習，我們首先從“什么是大數(shù)據”開始，來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數(shù)據湖 服務提供數(shù)據攝取、數(shù)據處理等功能。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據庫 數(shù)據庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者來自：百科![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。來自：百科
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