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來自：百科在《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（初級）》實驗中，可以體驗到數(shù)值、字符串、列表、元組、字典、集合以及深拷貝、淺拷貝等Python基礎數(shù)據(jù)類型，通過實驗建立對Python語言的基礎認知，掌握Python的基礎語法。華為云 AI開發(fā)平臺 帶你親身感受Python魅力，更有精彩進階實驗等來自：百科
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華為云計算 云知識 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 時間：2020-12-01 14:30:34 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購買及部署操作，并利用華為云服務部署Python爬蟲。 實驗目標與基本要求 了解華為云產(chǎn)來自：百科11、 輸入python setup.py install命令進行python組件安裝，提示安裝失敗，找不到hs_compile_lit_multi， 12、 在hs.def中增加導出函數(shù)hs_compile_lit_multi，重新編譯hyperscan工程后再執(zhí)行python組件安裝腳本，安裝成功來自：百科
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華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：If語句和For語句 學習Python編程需要什么基礎：If語句和For語句 時間：2021-04-07 09:22:03 If語句用來做條件判斷，基本原理及形式如下： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在????????????華為云學院來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學習與 圖像識別 技術，結(jié)合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API（Application Programming Inte來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬云享讀書會《自己動手寫Python虛擬機》 鯤鵬云享讀書會《自己動手寫Python虛擬機》 時間：2020-12-14 15:19:58 云享讀書會系列活動，每期會選取一本技術相關的暢銷書籍，邀請行業(yè)專家/原作者提煉書籍精華、分享領讀視頻，幫助大家快速積累來自：百科![]()
時間：2020-12-15 09:24:58 圖像搜索（Image Search）：基于領先的深度學習與圖像識別技術，結(jié)合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務介紹和基本操作。 課程目標 通過本課程的來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學習與圖像識別技術，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。 共有三種方式可以基于已構建好的請求消息發(fā)起請求。 cURL cURL是一個命令行來自：百科![]()
，報告和分析，對于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復雜的只讀類型查詢）支持不足。 GaussDB (DWS)利用多節(jié)點的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專注于聯(lián)機分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對大型數(shù)據(jù)集的分析及報告工作負荷提供了數(shù)量級改善。 當您的數(shù)據(jù)及查詢的復來自：百科![]()
基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。 跨架構比較來自：百科![]()
云原生服務，兼容標準SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術優(yōu)勢 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級冗余實現(xiàn)系統(tǒng)無單點故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴展性； 擴展性來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于昇騰 彈性云服務器 的人工智能應用開發(fā)實驗（Python） 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python） 時間：2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導書，供您選擇感興趣的案例完成應用開發(fā)。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
來自：專題![]()
件分別保存。 在執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢時，列式存儲可以減少數(shù)據(jù)掃描范圍和數(shù)據(jù)傳輸時的大小，提高了數(shù)據(jù)查詢的效率。 向量化執(zhí)行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令實現(xiàn)了向量化執(zhí)行。SIMD的全稱是Single Instruction Multiple Data，即用單條指令操作來自：專題![]()
0系列課程。自然語言處理（NLP）是人工智能領域的一個重要方向，是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學為一體的科學。本課程就NLP基本理論及應用做了介紹，包括NLP的語言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的關鍵技術及應用系統(tǒng)。 目標學員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer來自：百科![]()
大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 2. 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級響應 GaussDB(DWS)后臺通過算子多線程并行執(zhí)行、向量化計算引擎實現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行，以及LLVM動態(tài)編譯減少查詢時冗余的條件邏輯判斷，助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。 GaussDB(DWS)支持來自：百科![]()
時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器，以及當前 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)所流行的一些黑科技，包括機器碼級別的向量計算，算子間和算子內(nèi)的并行，節(jié)點內(nèi)和節(jié)點間并行，使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計劃的本機代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能，為用來自：百科![]()
做了如下優(yōu)化： 采用MPP架構：一條查詢語句可以在多節(jié)點及多核并發(fā)執(zhí)行。 向量化查詢引擎：在查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量很大時，傳統(tǒng)的火山模型每次迭代返回一條數(shù)據(jù)，存在過多的開銷導致性能瓶頸。GaussDB（for Influx）內(nèi)部實現(xiàn)了向量化查詢引擎，每次迭代批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開銷。 增量聚來自：專題
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