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    軟件開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) Python語(yǔ)言進(jìn)階 CodeArts 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云遷移服務(wù)價(jià)值 華為云遷移服務(wù)價(jià)值 時(shí)間:2021-01-25 14:08:02 華為云遷移服務(wù)是指,華為提供的將客戶物理服務(wù)器上或其他虛擬化/云平臺(tái)上的業(yè)務(wù)系統(tǒng)遷移至華為云平臺(tái)上的一種服務(wù)。華為云遷移服務(wù)價(jià)值: 1、資源利用率高 ①分布式共享,集中式管理
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    ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。
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    P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使用P2vs型云服務(wù)器。 常用的軟件支持列表如下: TensorflowCaffe、PyTorchMXNet等常用深度學(xué)習(xí)框架 RedShift
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    云知識(shí) 云遷移實(shí)施計(jì)劃示例 云遷移實(shí)施計(jì)劃示例 時(shí)間:2021-02-19 10:18:10 遷移實(shí)施計(jì)劃示例 階段性事項(xiàng)及對(duì)應(yīng)的任務(wù)概況: 前期準(zhǔn)備: 1、遷移網(wǎng)絡(luò)搭建 2、創(chuàng)建和編輯實(shí)例參數(shù)組 3、遷移目標(biāo)實(shí)例創(chuàng)建 4、遷移參數(shù)組 5、遷移用戶權(quán)限 遷移實(shí)施: 1、創(chuàng)建遷移任務(wù) 2、查詢遷移進(jìn)度,監(jiān)控遷移任務(wù)狀態(tài)
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    云知識(shí) 云遷移實(shí)施運(yùn)維 云遷移實(shí)施運(yùn)維 時(shí)間:2020-12-09 14:23:13 本課程主要介紹網(wǎng)絡(luò)遷移、主機(jī)遷移、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的實(shí)施方案,鯤鵬應(yīng)用移植、云上應(yīng)用運(yùn)維,以及后期的優(yōu)化。 目標(biāo)學(xué)員 合作伙伴運(yùn)維人員 課程目標(biāo) 掌握網(wǎng)絡(luò)遷移、主機(jī)遷移、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移
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    Service, OBS )中。 對(duì)象存儲(chǔ)遷移流程 創(chuàng)建源端和目的端的訪問(wèn)密鑰(AK/SK)。 在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)中創(chuàng)建用于存放遷移數(shù)據(jù)的桶。 l在對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)中創(chuàng)建遷移任務(wù),開(kāi)始遷移。 在對(duì)象存儲(chǔ)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(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),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(shí)間:2021-05-31 17:05:25 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS中提供遷移監(jiān)控功能。 1. 看宏觀展示,實(shí)時(shí)了解遷移進(jìn)展 宏觀查看全量遷移對(duì)象的百分比進(jìn)度,如遷移時(shí)長(zhǎng)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(xiàng)遷移指標(biāo)進(jìn)度
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    CDM 與其他數(shù)據(jù)遷移服務(wù)有什么區(qū)別,如何選擇?:什么是 主機(jī)遷移服務(wù) ( SMS )? 主機(jī)一站式跨可用區(qū)遷移:操作步驟 最佳實(shí)踐-主機(jī)遷移:主機(jī)遷移服務(wù)(推薦) CDM與其他數(shù)據(jù)遷移服務(wù)有什么區(qū)別,如何選擇?:什么是主機(jī)遷移服務(wù)(SMS)? 約束與限制:使用限制 遷移工具和方法 遷移服務(wù)器:操作場(chǎng)景
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    組網(wǎng)和資源規(guī)劃:源規(guī)劃說(shuō)明 方案概述:遷移步驟 使用場(chǎng)景:快速標(biāo)識(shí)遷移資源 任務(wù)狀態(tài)說(shuō)明 遷移服務(wù)器:操作場(chǎng)景 資產(chǎn)識(shí)別與管理 準(zhǔn)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 資源準(zhǔn)備 集群內(nèi)資源遷移(E-Backup):前提條件 在線遷移方式:步驟:3:檢查網(wǎng)絡(luò)
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    Weblogic遷移TomEE案例 Weblogic遷移TomEE案例 時(shí)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(kāi)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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 主機(jī)遷移服務(wù)SMS免費(fèi)試用 主機(jī)遷移服務(wù)SMS免費(fèi)試用 時(shí)間:2020-11-28 11:23:04 主機(jī)遷移 免費(fèi)額度: 主機(jī)遷移服務(wù)本身不收費(fèi),但每個(gè)遷移任務(wù)會(huì)產(chǎn)生少量的臨時(shí)EVS費(fèi)用,點(diǎn)擊了解詳情,點(diǎn)擊查看其它免費(fèi)產(chǎn)品。 具體費(fèi)用情況以主機(jī)遷移服務(wù)sms產(chǎn)品詳情頁(yè)為準(zhǔn)。
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    第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章
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    KVM P2v型彈性云服務(wù)器功能如下: 支持NVIDIA Tesla V100 GPU卡,每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、CaffePyTorch、MXNet等。 單精度能力15
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    4、穩(wěn)定性觀察 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主要介紹什么是云遷移,上云遷移的重要步驟,云遷移使用到的工具,華為云遷移所提供的專業(yè)服務(wù),以及華為云遷移成功案例分享。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolc
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    云知識(shí) DRS在線遷移能力特點(diǎn) DRS在線遷移能力特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-31 16:13:23 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS的在線遷移能力,是指支持通過(guò)多種網(wǎng)絡(luò)鏈路,實(shí)現(xiàn)跨云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移、云下數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云或云上跨Region的數(shù)據(jù)庫(kù)遷移等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 特點(diǎn):通過(guò)增量遷移技術(shù),能夠最大限
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