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  • 深度學(xué)習(xí)遷移模型 內(nèi)容精選 換一換
  • Service, OBS )中。 對象存儲遷移流程 創(chuàng)建源端和目的端的訪問密鑰(AK/SK)。 在對象存儲服務(wù)中創(chuàng)建用于存放遷移數(shù)據(jù)的桶。 l在對象存儲遷移服務(wù)中創(chuàng)建遷移任務(wù),開始遷移。 在對象存儲遷移服務(wù)中檢查遷移任務(wù)的結(jié)果。 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主
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    DRS中的遷移監(jiān)控 DRS中的遷移監(jiān)控 時間:2021-05-31 17:05:25 數(shù)據(jù)庫 DRS中提供遷移監(jiān)控功能。 1. 看宏觀展示,實時了解遷移進展 宏觀查看全量遷移對象的百分比進度,如遷移時長較多的表數(shù)據(jù)、表結(jié)構(gòu)、表索引等。 2. 看表格信息,一目了然各項遷移指標進度
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    批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 在線遷移方式:步驟4:創(chuàng)建在線遷移任務(wù) 組網(wǎng)和資源規(guī)劃:源規(guī)劃說明 方案概述:遷移步驟 使用場景:快速標識遷移資源 任務(wù)狀態(tài)說明 遷移服務(wù)器:操作場景 資產(chǎn)識別與管理 準備工作 集群內(nèi)資源遷移(Velero):前提條件 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用MgC:示例流程
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  • 深度學(xué)習(xí)遷移模型 更多內(nèi)容
  • Weblogic遷移TomEE案例 Weblogic遷移TomEE案例 時間:2021-05-21 11:17:08 華為內(nèi)部HR應(yīng)用原方案采用Oracle JDeveloper IDE基于WebLogic的ADF框架開發(fā),部署在X86服務(wù)器。使用鯤鵬服務(wù)器和TomEE替代X86服務(wù)器和W
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    造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺,實現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展,幫助每個學(xué)生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí); 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí),擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學(xué)院 老年教育作為終
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    華為云計算 云知識 什么是實時互動學(xué)習(xí) 什么是實時互動學(xué)習(xí) 時間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實時互動學(xué)習(xí)解決方案場景是華為云5G教育解決方案的應(yīng)用場景之一,實時互動學(xué)習(xí)利用手機,平板或?qū)S玫脑O(shè)備,使學(xué)生獲得一種立體生動的強互動高沉浸感體驗,對知識
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    通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)C/C++代碼遷移 基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器及軟件開發(fā)生產(chǎn)線進行開發(fā) 基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Web應(yīng)用 故障識別與根因定位服務(wù)實操 基于CodeArts進行黑白棋實時對戰(zhàn)游戲開發(fā) 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++)
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    云知識 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理,數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和實操、中
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    通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)C/C++代碼遷移 本實驗指導(dǎo)用戶在鯤鵬云服務(wù)器上,完成源碼編譯類軟件的打包、遷移環(huán)境配置及軟件遷移等操作。 初級 基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器及軟件開發(fā)生產(chǎn)線進行開發(fā) 本實驗指導(dǎo)用戶如何使用華為云CentOS系統(tǒng)的鯤鵬彈性云服務(wù)器E CS 結(jié)合華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線C
    來自:專題
    游戲智能體通常采用深度強化學(xué)習(xí)方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和試錯,學(xué)會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內(nèi)隊友,敵人,小地圖等)輸入狀態(tài)信息(Learner)。 2、根據(jù)策略模型輸出預(yù)測的動作指令(Policy)。
    來自:專題
    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
    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員:了解云網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢、使用場景,熟練使用云網(wǎng)絡(luò)的各類基礎(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 對象存儲服務(wù):便捷管理存儲資源 通過本課程學(xué)習(xí),用戶將對OBS對象存儲服務(wù)形成整體理解,什么是對象存儲服務(wù)、它有什么特點,如何在正確場景下合理使用對象存儲服務(wù)等等,快來加入學(xué)習(xí)吧。 課程目標
    來自:專題
    通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員:了解云網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢、使用場景,熟練使用云網(wǎng)絡(luò)的各類基礎(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 對象存儲服務(wù):便捷管理存儲資源 通過本課程學(xué)習(xí),用戶將對OBS對象存儲服務(wù)形成整體理解,什么是對象存儲服務(wù)、它有什么特點,如何在正確場景下合理使用對象存儲服務(wù)等等,快來加入學(xué)習(xí)吧。 課程目標
    來自:專題
    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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    而在標準物模型下,每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應(yīng)用進行對接。
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    時間:2020-09-24 16:51:33 定制 語音識別 ,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 產(chǎn)品特性 高識別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化,語音識別率達到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)
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    nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌
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