Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- redis-shake 內(nèi)容精選 換一換
-
本課程主要介紹Horizon前端開發(fā)框架，涵蓋其兼容React的API和響應(yīng)式API兩大部分，以及狀態(tài)管理、路由等配套軟件的使用，以幫助學(xué)員掌握Horizon框架的核心技術(shù)和開發(fā)方法，輕松實現(xiàn)高效的前端開發(fā)來自：其他本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹基本概念介紹、理論介紹與WGAN、生成器效能評估與條件式生成、Cycle GAN。來自：其他
- redis-shake 相關(guān)內(nèi)容
-
來自：其他本課程主要介紹Java函數(shù)式編程，及函數(shù)式編程接口定義、方法引用。來自：其他
- redis-shake 更多內(nèi)容
-
![]()
通過回顧分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)，全方位介紹數(shù)據(jù)倉庫的分布式計劃，并對計劃的執(zhí)行方式進行分析，最后通過實踐案例進行計劃的對比。來自：其他![]()
本課程主要介紹本課程主要介紹生成式AI對軟件產(chǎn)業(yè)的深遠影響，深入分析LLM軟件創(chuàng)新的兩種模式，一種是以AI為中心的“Plug-in”模式，一種是以垂直應(yīng)用為中心的“Copilot”模式，并聚焦工業(yè)軟件領(lǐng)域，介紹盤古制造大模型與天籌A來自：其他![]()
本課程主要介紹Java函數(shù)式編程，及函數(shù)式編程接口定義、方法引用。來自：其他![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：其他![]()
聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實現(xiàn)。來自：其他![]()
GaussDB 是華為云深度融合在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域多年的經(jīng)驗，結(jié)合企業(yè)級場景需求，推出的新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫，支持集中式與分布式兩種部署形態(tài)。在支撐傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，持續(xù)構(gòu)建競爭力特性，為企業(yè)面向5G時代的挑戰(zhàn)，提供了無限可能。來自：其他![]()
本課主要講述開源的非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫HBase, 它可以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)實時處理應(yīng)用的需求。來自：其他![]()
理解ModelArts的功能特性，能夠基于ModelArts完成AI模型的訓(xùn)練、部署。來自：其他![]()
本課程主要介紹全托管微調(diào)、智能體推理及大模型推理三大核心服務(wù)，其中，智能體推理和大模型推理是實現(xiàn)AI應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。本次課程將集中討論如何打造一個“CAP自洽”的推理服務(wù)，以滿足在長度、精度和性價比的綜合需求。來自：其他![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：其他![]()
本課程主要介紹GaussDB架構(gòu)、分布式一致性、高可用、擴容和升級等基本原理以及存儲管理和數(shù)據(jù)庫設(shè)計技巧。來自：其他![]()
本課程主要講述集中式數(shù)據(jù)庫、分布數(shù)據(jù)庫式、 云數(shù)據(jù)庫 框架；講述存儲引擎；數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建及維護方法等內(nèi)容。來自：其他![]()
Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程是聯(lián)邦學(xué)習(xí)進階課程，介紹更加嚴(yán)苛的隱私保護方法和分布式算法進階：FedOpt和FedMDGA。來自：其他![]()
聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實現(xiàn)。來自：其他
看了本文的人還看了