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  • 講深度學(xué)習(xí)模型合到工程中 內(nèi)容精選 換一換
  • DLI 中級工程師課程 DLI中級工程師課程 時間:2020-12-16 15:21:18 本課程為大家介紹DLI基本概念、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DLI簡介、服務(wù)開通和購買、基本的管理和運維操作、基本SQL作業(yè)運維知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員:
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    本課程主要介紹 MRS 服務(wù)的基本概念,MRS集群部署過程重要參數(shù)的解析、注意事項,以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解MRS服務(wù)的基本概念以及組件的基礎(chǔ)知識及使用場景。 2、掌握MRS集群部署,深入理解部署過程各項參數(shù)的選擇和配置對集群的影響。 3、
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  • 講深度學(xué)習(xí)模型合到工程中 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 DAYU中級工程師課程 DAYU中級工程師課程 時間:2020-12-10 09:43:38 智能數(shù)據(jù)湖 運營平臺(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺,幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運營能力。本課程為大家介紹DAYU基礎(chǔ)概述、H CS 部署、使用入門級運維知識。
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    結(jié)之后建立起來的一個邏輯模型,它主要是用于描述系統(tǒng)數(shù)據(jù)的各種狀態(tài)。這個模型不關(guān)心具體的實現(xiàn)方式(例如如何存儲)和細(xì)節(jié),而是主要關(guān)心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)的各個處理階段的狀態(tài)。 實際上,數(shù)據(jù)流圖也是一種數(shù)據(jù)概念模型。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵
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  • 講深度學(xué)習(xí)模型合到工程中 更多內(nèi)容
  • 比HCIA-IoT課程多40%知識點,并提供智慧路燈、智慧農(nóng)業(yè)、智慧煙感、智慧物流等典型場景實驗,適用于物聯(lián)網(wǎng)嵌入式高級工程師、應(yīng)用開發(fā)高級工程師、高校師生,學(xué)習(xí)完成可考取HCIP-IoT高級工程師認(rèn)證。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)
    來自:專題
    隨著手機等電子終端的普及,大家的閱讀習(xí)慣已經(jīng)逐漸被影響,傳統(tǒng)紙質(zhì)書向電子書升級已是大勢所趨。AR融媒體技術(shù)將所有媒體形態(tài)融合到一個內(nèi)容云平臺,所以數(shù)字資源呈現(xiàn)形式非常豐富,包括全景、三維模型、圖片、音頻、視頻等,在AR圖書出版,可以根據(jù)具體內(nèi)容,匹配最合適的數(shù)字資源。 5G大環(huán)境下,資源傳輸?shù)母咚俾省⒋笕萘?、低?
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    華為官方云計算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺,致力于打造精品課程,在線實驗,考試及認(rèn)證一站式云計算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺,打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗平臺,為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)容豐富、形式多樣的課程、實驗、微認(rèn)證、職業(yè)認(rèn)證、培訓(xùn)專業(yè)服務(wù)。 了解詳情 幫助文檔 學(xué)習(xí)交流 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費
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    雜查詢場景的考驗。 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級兩地三心高可用 GaussDB 提供了多種高可用方案,包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三心容災(zāi)方案,滿足金融級監(jiān)管要求。GaussDB通過獨有的Switch Turbo技術(shù)
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權(quán)限
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    rtModelExecute)接口,將執(zhí)行流多個推理任務(wù)下發(fā)到任務(wù)調(diào)度器。 3、任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)再拆分成任務(wù)塊,下發(fā)到AI Core或AI CPU上進(jìn)行執(zhí)行,完成后將任務(wù)塊結(jié)果返回給任務(wù)調(diào)度器。 4、任務(wù)調(diào)度器遍歷執(zhí)行流的任務(wù),循環(huán)發(fā)射任務(wù)塊并返回執(zhí)行結(jié)果直至所有任務(wù)全部完
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
    來自:百科
    性能問題。數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程的額外復(fù)雜性;RDBMS產(chǎn)品和編程語言之間數(shù)據(jù)類型的不協(xié)調(diào)。 大多數(shù)現(xiàn)代RDBMS產(chǎn)品已經(jīng)在商業(yè)和金融領(lǐng)域成熟使用,并且這些領(lǐng)域不需要非常高和復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型。盡管這些產(chǎn)品或多或少地克服了上述一些缺點,但是從理論上,關(guān)系數(shù)據(jù)模型并不直接支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型
    來自:百科
    管工地。 1、工程監(jiān)管看板 所有BIM、ERP軟件的項目數(shù)據(jù),自動同步到OA系統(tǒng),通過業(yè)務(wù)流程渠道自動分類、匯總,形成項目信息庫,工程建設(shè)組織當(dāng)前承包的工程項目統(tǒng)一匯總,施工狀態(tài)、承建單位、負(fù)責(zé)人、工程進(jìn)度、施工地點、成本預(yù)算信息一目了然。 (工程地圖) (工程信息臺賬) 2、工程進(jìn)度全程跟蹤
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程
    來自:百科
    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
    來自:百科
    多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理GPU的利用率,加速云端在線推理。
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    部署模型 模型的開發(fā)訓(xùn)練,是基于之前的已有數(shù)據(jù)(有可能是測試數(shù)據(jù)),而在得到一個滿意的模型之后,需要將其應(yīng)用到正式的實際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)測、評價、或以可視化和報表的形式把數(shù)據(jù)的高價值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員,幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 AI開發(fā)平臺 ModelArts
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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
    來自:專題
    論壇期間,同濟(jì)大學(xué)特聘教授朱少民認(rèn)為,當(dāng)今已從軟件工程1.0到軟件工程3.0時代,當(dāng)GPT一類大模型發(fā)布之后,軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps(機器學(xué)習(xí)驅(qū)動研發(fā)和運維):模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運維,未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型(SaaM)”,在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。
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    擁堵現(xiàn)象,很好的解決NB-Iot基站的容量問題。 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(wù)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,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(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
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