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  • 數(shù)據(jù)分析模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導實操的具體框架,幫助企業(yè)識別當前零信任的成熟度等級,并為企業(yè)下一階段零信任能力演進的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄
    來自:專題
    華為云計算 云知識 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時間:2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展,AI大模型在各個行業(yè)開始廣泛應用。利用AI大模型打通工具鏈,提高產(chǎn)業(yè)
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    來自:專題
    基礎。 四、華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務有哪些優(yōu)勢? 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務,具備物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知、一站式開發(fā)體驗,以及時序數(shù)據(jù)優(yōu)化三大優(yōu)勢。 不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關產(chǎn)品,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務與物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型深度整合,同時與華為云物
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  • 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應用開發(fā) 時間:2024-08-28 15:23:03 日前,華為全聯(lián)接大會2023在上海召開。華為云CTO張宇昕在大會上發(fā)布了基于Serverless技術的大模型應用開發(fā)框架,框架以面向AI
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    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關服務深度預集成,降低開發(fā)門檻;
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    問題。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知,提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開放架構,擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務整合了大數(shù)據(jù)分析領域的最佳實踐,為
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    品化,省時更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據(jù)分析軟件? 制造工廠:紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè);動力中心:鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場景可以部署數(shù)據(jù)分析軟件,升級為數(shù)字工廠,安全聲場,節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 關系型數(shù)據(jù)庫和非關系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關系型數(shù)據(jù)庫和非關系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關系型數(shù)據(jù)庫與非關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲方法。 關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲方式。關系數(shù)據(jù)自
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    。 華為&北大軟微學院 CodeArts Snap開發(fā)大模型講座精彩回顧 講座伊始,華為的技術專家介紹了工具鏈的基本概念和發(fā)展歷程。詳細解釋了什么是大模型,以及大模型在人工智能領域的重要地位。隨著技術的不斷進步,工具鏈大模型已經(jīng)成為推動人工智能發(fā)展的關鍵力量。隨后,專家深入剖析了
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    全域Serverless+AI,華為云加速大模型應用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應用開發(fā) 時間:2024-12-26 17:56:36 云日志 服務 應用運維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹,在AI時代背景下,軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心,走向以模型為中心,如何將AI大模型能力充分利用起來,是當下云廠商積極探索的事情。
    來自:百科
    需繁瑣各自開通;Serverless形態(tài),無需自行配置&維護服務器。 數(shù)據(jù)開發(fā)更快——模型感知,資產(chǎn)/設備模型貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)全流程,提升數(shù)據(jù)分析效率;支持批量/模板驅(qū)動/知識圖譜等快速建模能力,預置豐富IoT流分析算子,圖形化開發(fā)體驗;快捷的多維時序洞察能力,開箱即用;IoT全場景分析能力一站式開發(fā)。
    來自:百科
    自助式可視化分析能力:UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析提供了自助式的數(shù)據(jù)分析工具,用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模型,無需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能,簡單易用。3. 可交互的數(shù)據(jù)分析報告:UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析的報告不僅可以展示數(shù)據(jù),還可以進行交互,用戶可以通
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    華為云計算 云知識 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 時間:2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實用函數(shù),學會了,數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻
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    所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結束,需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標,如準確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評估,最終獲得一個滿意的模型。 5.部署模型
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    華為云計算 云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型,天然匹配鯤鵬多核架構 時間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點,能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計算性能。
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    中望3D平臺設計軟件 高效便捷 中望3D平臺具有強大的實體建模能力,可以幫助中小企業(yè)快速建立三維模型,提高產(chǎn)品設計效率。 中望3D平臺具有強大的實體建模能力,可以幫助中小企業(yè)快速建立三維模型,提高產(chǎn)品設計效率。 中望3D平臺設計軟件 豐富的鈑金設計功能 中望3D平臺提供了豐富的鈑金設
    來自:專題
    立即前往 初識華為云IoT數(shù)據(jù)分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析(IoT Analytics)基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)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(wǎng)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。本課程為大家介紹物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務相關特性及使用。 立即前往
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    圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。
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    全國(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機構、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽,賽隊人數(shù)1-10人;組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成
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    基礎的公有云大數(shù)據(jù)服務較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 基礎的公有云大數(shù)據(jù)服務較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 時間:2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 基礎的公有云大數(shù)據(jù)服務較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含: 1. 缺乏最佳實踐,學習成本/開發(fā)門檻高;
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