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- 深度學(xué)習(xí)在nlp中的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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結(jié)合我們的P1的實(shí)例進(jìn)行加速的一些處理。處理完了過(guò)后，因?yàn)橄襁@樣的石油油氣行業(yè)，它的各個(gè)研究所是在全球各地的，它需要一些配合。這時(shí)候基于這樣的圖形，工作站或者說(shuō)是桌面云這樣的辦公系統(tǒng)，就能提供一些工作交付，能把你異地之間的一些協(xié)同辦公給聯(lián)系起來(lái)，而且把這個(gè)數(shù)據(jù)還是在公有云上，不用來(lái)自：百科高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的AI愛(ài)好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 掌握 AI 行業(yè)熱門模型應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，了解端云協(xié)同開(kāi)發(fā)理念與基礎(chǔ)知識(shí)。 課程大綱 第1章 企業(yè)應(yīng)用最廣泛的AI案例開(kāi)發(fā)： OCR文字識(shí)別 第2章 人工智能的詩(shī)與遠(yuǎn)方：NLP案例開(kāi)發(fā) 第3章 （選修課）端云協(xié)同AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐 第4章 AI應(yīng)用篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑來(lái)自：百科
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Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) GaussDB (for Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-06-17 17:10:49 數(shù)據(jù)庫(kù) 在實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用中，GaussDB(for Cassandra)有如下的顯著優(yōu)勢(shì)： 大規(guī)模集群部署：適用于工業(yè)制造和氣象業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的場(chǎng)景；來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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索需要學(xué)習(xí)的課程，進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測(cè)試，學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”，打開(kāi)微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計(jì)劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目，來(lái)自：云商店![]()
大型企業(yè)客戶需要將業(yè)務(wù)同時(shí)部署在不同地域的云機(jī)房中，并能自動(dòng)彈性擴(kuò)容和縮容，以節(jié)約成本。 業(yè)務(wù)上云、數(shù)據(jù)庫(kù)托管 對(duì)于金融、安全等行業(yè)用戶，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的敏感性要求將數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)保留在本地的IDC中而將一般業(yè)務(wù)部署在云上，并需要進(jìn)行統(tǒng)一管理。 開(kāi)發(fā)與部署分離 出于IP安全的考慮，用戶希望將生產(chǎn)環(huán)境部署在公有云上，而將開(kāi)發(fā)環(huán)境部署在本地的IDC。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 在點(diǎn)播服務(wù)中，音視頻文件轉(zhuǎn)碼失敗？ 在點(diǎn)播服務(wù)中，音視頻文件轉(zhuǎn)碼失??？ 時(shí)間：2022-09-01 17:26:12 【點(diǎn)播 CDN 流量活動(dòng)】 在點(diǎn)播服務(wù)中，使用轉(zhuǎn)碼模板對(duì)上傳的音視頻文件進(jìn)行轉(zhuǎn)碼時(shí)，出現(xiàn)轉(zhuǎn)碼失敗的問(wèn)題。您可以在 視頻點(diǎn)播 控制臺(tái)查看轉(zhuǎn)碼失敗的提示信息，根據(jù)來(lái)自：百科![]()
開(kāi)高效的應(yīng)急管理系統(tǒng)。 當(dāng)前，應(yīng)急管理系統(tǒng)存在兩個(gè)問(wèn)題： 第一， 應(yīng)急管理工作中有一個(gè)很重要的需求就是可視化管理，而可視化主要依賴于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控手段主要用于監(jiān)視、錄像和回放，不能充分挖掘視頻監(jiān)控技術(shù)在應(yīng)急管理工作中的應(yīng)用效果，這樣就不能對(duì)潛在危險(xiǎn)源發(fā)掘。在預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自：云商店![]()
第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云 面向未來(lái)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)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CBR中的基礎(chǔ)概念 CBR中的基礎(chǔ)概念 時(shí)間：2021-07-02 10:50:39 CBR中的常用基礎(chǔ)概念有： 1. 存儲(chǔ)庫(kù) 云備份使用存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)存放備份，存儲(chǔ)庫(kù)分為備份存儲(chǔ)庫(kù)和復(fù)制存儲(chǔ)庫(kù)兩種。 2. 復(fù)制 復(fù)制是指將一個(gè)區(qū)域已經(jīng)生成的備份 數(shù)據(jù)復(fù)制 到另一個(gè)區(qū)域。來(lái)自：百科![]()
文字識(shí)別中智能邊緣平臺(tái)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別中智能邊緣平臺(tái)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-08-20 09:33:49 商用文字識(shí)別（ OCR ）場(chǎng)景下，如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識(shí)別，對(duì)數(shù)據(jù)安全性和應(yīng)用的性能要求非常高。 公有云提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力能滿足應(yīng)用性能要求，IEF能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>應(yīng)用下發(fā)到邊來(lái)自：百科![]()
華為云CDN憑借什么在眾多CDN廠商中沖出重圍？ 華為云CDN憑借什么在眾多CDN廠商中沖出重圍？ 時(shí)間：2023-08-04 15:49:05 【CDN特惠活動(dòng)】 【CDN免費(fèi)測(cè)試】 在互聯(lián)網(wǎng)盛行的時(shí)代，在快節(jié)奏的生活里，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)速度的要求也同樣越來(lái)越高。隨之而來(lái)的是，企業(yè)的發(fā)展也離不來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM中的項(xiàng)目 IAM中的項(xiàng)目 時(shí)間：2021-07-01 15:17:50 華為云的每個(gè)區(qū)域默認(rèn)對(duì)應(yīng)一個(gè)項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目由系統(tǒng)預(yù)置，用來(lái)隔離物理區(qū)域間的資源（計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源），以區(qū)域默認(rèn)項(xiàng)目為單位進(jìn)行授權(quán)，IAM用戶可以訪問(wèn)您賬號(hào)中該區(qū)域的所有資源。 如果來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM中的賬號(hào) IAM中的賬號(hào) 時(shí)間：2021-07-01 14:51:30 當(dāng)您首次使用華為云時(shí)，需要使用手機(jī)號(hào)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，該賬號(hào)是您的華為云資源歸屬、資源使用計(jì)費(fèi)的主體，對(duì)其所擁有的資源及云服務(wù)具有完全的訪問(wèn)權(quán)限，可以重置用戶密碼、分配用戶權(quán)限等。賬號(hào)統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體中的屬性 實(shí)體中的屬性 時(shí)間：2021-06-02 11:10:50 數(shù)據(jù)庫(kù) 屬性是實(shí)體的特征，需要注意的類型有： 1. 主鍵(Primary Key) 識(shí)別實(shí)體實(shí)例唯一性的屬性或?qū)傩越M。 2. 可選鍵 能識(shí)別實(shí)體實(shí)例唯一性的其他屬性或者屬性組。 3. 外鍵來(lái)自：百科![]()
課程簡(jiǎn)介 在自然語(yǔ)言處理(NLP) 領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言來(lái)自：百科![]()
培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建，實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，幫助企業(yè)辦公效率的快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)來(lái)自：專題![]()
Aggregate：主機(jī)聚合，一個(gè)HA內(nèi)包含若干host。一個(gè)HA內(nèi)的物理主機(jī)通常具有相同的CPU型號(hào)等物理資源特性。 Server Group：虛擬機(jī)親和性/反親和組，同一個(gè)親和性組的虛擬機(jī)，在創(chuàng)建時(shí)會(huì)被調(diào)度到相同的物理主機(jī)上。同一個(gè)反親和性組的虛擬機(jī)，在創(chuàng)建時(shí)會(huì)被調(diào)度到不同的物理主機(jī)上。 Service：No來(lái)自：百科![]()
hema的方式，能免去您在游戲玩法變化中需要變更表結(jié)構(gòu)的痛苦，非常適用于靈活多變的游戲業(yè)務(wù)需求。您可以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS中，模式靈活的業(yè)務(wù)存儲(chǔ)在 DDS 中，高熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在GeminiDB Redis 接口里，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取，降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。來(lái)自：專題
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