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- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀 內(nèi)容精選 換一換
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放緩，但是整個(gè)云原生技術(shù)棧將會(huì)進(jìn)入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會(huì)與云計(jì)算的應(yīng)用、平臺(tái)、設(shè)備各層次進(jìn)行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會(huì)運(yùn)行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布來自：百科有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀 相關(guān)內(nèi)容
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隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸，無法滿足業(yè)務(wù)要求時(shí)， GaussDB 提供了規(guī)格變更功能來提升實(shí)例的CPU和內(nèi)存。 隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸，無法滿足業(yè)務(wù)要求時(shí)，GaussDB提供了規(guī)格變更功能來提升實(shí)例的CPU和內(nèi)存。來自：專題樂 視頻點(diǎn)播 APP等。傳統(tǒng)的點(diǎn)播服務(wù)會(huì)加大服務(wù)器的負(fù)載，并消耗巨大的帶寬資源，同時(shí)又無法保證終端用戶訪問時(shí)需要的高速體驗(yàn)， CDN 點(diǎn)播加速可以提供快速、穩(wěn)定和安全的點(diǎn)播加速服務(wù)，通過分布在各個(gè)區(qū)域的CDN節(jié)點(diǎn)，將音視頻內(nèi)容擴(kuò)展到距離用戶較近的地方，隨時(shí)隨地為用戶提供高品質(zhì)的訪問體驗(yàn)。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀 更多內(nèi)容
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在模型轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想修改現(xiàn)有算子中的計(jì)算邏輯、或者開發(fā)者想自己開發(fā)算子來提高計(jì)算性能，這時(shí)就需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā)了。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 華為云微認(rèn)證：基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針對(duì)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機(jī)處理能力，分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn)，高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????來自：百科![]()
云知識(shí) 云計(jì)算的發(fā)展歷程 云計(jì)算的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來是可以無限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計(jì)算的發(fā)展歷程按照時(shí)間順序，可以列為下圖的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無法適應(yīng)快速的開發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出，拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科![]()
Computing）技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起，使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的智能行為，而圖形計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。來自：百科![]()
的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片，我們進(jìn)一步使用OCR。OCR能夠識(shí)別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合，可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果，并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累，目標(biāo)檢測模型的檢測結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識(shí)別方案。來自：百科![]()
華為云IoT邊緣服務(wù) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 為您提供海量設(shè)備的接入和管理能力，您能便捷高效的接入各種形態(tài)的終端設(shè)備，還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，離終端設(shè)備較遠(yuǎn)，且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場景，云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理來自：專題![]()
用的開發(fā)、管理更加靈活高效。 微服務(wù)架構(gòu)是一種架構(gòu)模式，它提倡將單一應(yīng)用程序劃分成一組小的服務(wù)，服務(wù)之間互相協(xié)調(diào)、互相配合，為用戶提供最終價(jià)值。每個(gè)服務(wù)運(yùn)行在其獨(dú)立的進(jìn)程中，服務(wù)與服務(wù)間采用輕量級(jí)的通信機(jī)制互相溝通(通常是基于HTTP協(xié)議的Restful API)。每個(gè)服務(wù)都圍繞來自：百科![]()
容器多云混合云業(yè)界現(xiàn)狀 一般業(yè)界的容器多云混合云分為三個(gè)階段：階段一的一般做法是通過一個(gè)console將k8s的接口集成上來，這樣做的非常簡單，但是只是提供了一個(gè)統(tǒng)一的界面，封裝的再好每個(gè)集群還是完全獨(dú)立的，一個(gè)應(yīng)用的多個(gè)實(shí)例不能形成統(tǒng)一入口、不能形成統(tǒng)一調(diào)度管理；階段二打通了應(yīng)用的調(diào)度管理來自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)和廣泛應(yīng)用。 2、NAS的發(fā)展現(xiàn)狀。 課程大綱 第1章 引言 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索: what and why 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索來自：百科![]()
延遲要求高，體驗(yàn)無法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對(duì)帶寬的極高要求，另一方面對(duì)于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗(yàn)得不到保障，畫面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場還不成熟，各個(gè)終端的生態(tài)自成體系，各來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 時(shí)間：2021-06-09 10:24:33 云計(jì)算 隨著云計(jì)算技術(shù)在各行各業(yè)日新月異的發(fā)展與突破，云計(jì)算的應(yīng)用與價(jià)值挖掘已全面滲透到企業(yè)IT信息化以及電信網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型變革的方方面面。各行業(yè)、各企業(yè)依據(jù)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、競爭形式與信息化來自：百科![]()
云知識(shí) 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 時(shí)間：2020-10-15 16:04:03 近年來政府對(duì)民生問題的重視不斷加強(qiáng)，政府加快向公共服務(wù)型政府的轉(zhuǎn)型，深化電子政務(wù)，推進(jìn)國家治理現(xiàn)代化日益成為改善政府服務(wù)效率和加強(qiáng)政府自身建設(shè)的重要抓手，采用基于云計(jì)算技術(shù)的電子政務(wù)建設(shè)模式給政府信息資源橫向整合帶來了契機(jī)。來自：百科![]()
，還會(huì)融入互聯(lián)網(wǎng)的文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚和處理多源、多種類數(shù)據(jù)提出了新的要求。 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管控 實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)系脈絡(luò)化、數(shù)據(jù)加工可視化、數(shù)據(jù)質(zhì)量度量化”，將多源、多種類的各部門數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目，即可根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)情況進(jìn)行學(xué)科測評(píng)，找出學(xué)科薄弱知識(shí)，定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)計(jì)劃；學(xué)習(xí)流程如下： 云市場商品 拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧校園應(yīng)用管理平臺(tái) “智慧校園”是通過利用云計(jì)算、虛擬化和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)來改變學(xué)生、教師和校園資源相互交互的方式，實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)和管理的校園模式???來自：云商店
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