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    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(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know-how與大模型能力相結(jié)合
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    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(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會話層、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,
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    行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(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) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    強。部署更快捷,實現(xiàn)一次集成,多點部署。交付周期更短,使從專戶角色的配置、主數(shù)據(jù)的配置、設(shè)備上電聯(lián)網(wǎng)、權(quán)限配置到業(yè)務(wù)調(diào)試,時間縮短到3周。 標準物模型,并不是華為一家可以定義出的,需要華為多方合作共同定義標準物模型,華為目前已經(jīng)實現(xiàn)了2.8億+的設(shè)備接入,有3000+合作伙伴,有1000+標準物模型。
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    。 ERP云上部署優(yōu)勢 ERP本地部署 VS ERP云上部署 投入成本對比:本地部署ERP軟硬件Capax一次買斷,靈活性較差,初始投入大;云上部署ERP按需逐步擴容,資源利用率高,初始成本低。 性能對比:本地部署ERP機房設(shè)備新舊迭代復雜,性能逐年遞減;云上部署ERP由華為云負責設(shè)備迭代更新,隨時保證設(shè)備性能最優(yōu)。
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    為準。 產(chǎn)品介紹: 部署CloudDeploy)提供可視化、一鍵式部署服務(wù),支持部署到虛擬機或者容器,提供Tomcat、SpringBoot等模板或者自由組裝編排原子步驟進行部署,支持并行部署和流水線無縫集成,實現(xiàn)部署環(huán)境標準化和部署過程自動化。 部署服務(wù)具有以下特性: 預(yù)置T
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    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(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr
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    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(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)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(wù)的元數(shù)據(jù)。 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
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    華為云計算 云知識 持續(xù)部署與發(fā)布 持續(xù)部署與發(fā)布 時間:2020-12-09 16:54:41 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程將通過介紹DevOps中編譯構(gòu)建、部署、發(fā)布的流程和實踐進行持續(xù)部署與發(fā)布的學習,同時對容
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    華為云計算 云知識 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(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)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(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓練模型。
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    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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    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。
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    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(nèi),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(wù)完成一次訓練任務(wù)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求
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