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- 服務(wù)器端開(kāi)發(fā)模型 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢(xún)效來(lái)自：百科云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶(hù)往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自：百科
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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
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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![]()
、Web API等，也有廠(chǎng)家自己的私有協(xié)議，對(duì)接難度大，開(kāi)發(fā)工作量大。 物理網(wǎng)在行業(yè)里的項(xiàng)目交付需要標(biāo)準(zhǔn)物模型，對(duì)于設(shè)備廠(chǎng)商而言，如果有標(biāo)準(zhǔn)物模型，那么他們就不需要再只選擇其中一個(gè)廠(chǎng)家的數(shù)據(jù)模型；對(duì)于ISV應(yīng)用廠(chǎng)家而言，開(kāi)發(fā)階段是無(wú)法窮舉所有的應(yīng)用/設(shè)備做預(yù)集成；對(duì)于SI廠(chǎng)商而言來(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![]()
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 課程目標(biāo)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![]()
ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開(kāi)發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類(lèi)型AI開(kāi)發(fā)、探索、教學(xué)用戶(hù)，提供更好云化AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。 ModelArts軟件開(kāi)發(fā)的歷史，就是一部降低開(kāi)發(fā)者成本，提升開(kāi)發(fā)體驗(yàn)的歷史。在AI開(kāi)發(fā)階段，M來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶(hù)模型 華為云Stack有哪些租戶(hù)模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶(hù)模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來(lái)自：百科![]()
的云上開(kāi)發(fā)環(huán)境。 支持6+主流開(kāi)發(fā)語(yǔ)言并可擴(kuò)展。 通過(guò)瀏覽器，可訪(fǎng)問(wèn)不同計(jì)算架構(gòu)的環(huán)境 不限設(shè)備和操作系統(tǒng)，通過(guò)瀏覽器就可以訪(fǎng)問(wèn)不同計(jì)算架構(gòu)（ARM和X86）的開(kāi)發(fā)環(huán)境。 一個(gè)開(kāi)發(fā)者可以同時(shí)使用多個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境，不受限于本地配置。 界面可定制，支持基于插件的橫向能力擴(kuò)展 開(kāi)發(fā)環(huán)境桌面來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來(lái)自：百科![]()
DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線(xiàn)，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線(xiàn)體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專(zhuān)題![]()
本開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)建議原則約定 GaussDB 開(kāi)發(fā)過(guò)程中應(yīng)當(dāng)遵守的設(shè)計(jì)規(guī)范，輸出高效的業(yè)務(wù)SQL代碼 本開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)建議約定GaussDB開(kāi)發(fā)過(guò)程中應(yīng)當(dāng)遵守的設(shè)計(jì)規(guī)范，輸出高效的業(yè)務(wù)SQL代碼 為什么要遵守GaussDB開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)則？ 用戶(hù)應(yīng)當(dāng)遵守GaussDB開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)規(guī)則，能夠保證業(yè)務(wù)的高效運(yùn)行；違反這些規(guī)則，將導(dǎo)致來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱(chēng)為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴(lài)，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線(xiàn)。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科
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