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  • tensorflow入門與實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
  • 格及獎(jiǎng)勵(lì)。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面
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    ,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海
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    實(shí)現(xiàn)將源站靜態(tài)內(nèi)容分發(fā)至所有 CDN 節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。CDN服務(wù)縮短了用戶查看內(nèi)容的訪問(wèn)延遲,提高了用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的響應(yīng)速度網(wǎng)站的可用性,解決了網(wǎng)絡(luò)帶寬小、用戶訪問(wèn)量大、網(wǎng)點(diǎn)分布不均等問(wèn)題。 不是十分理解?來(lái)來(lái)來(lái),我們舉個(gè)栗子! 你在網(wǎng)上買了一本書,從賣家主倉(cāng)庫(kù)發(fā)
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  • 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS系統(tǒng)架構(gòu)介紹 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS系統(tǒng)架構(gòu)介紹 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(Document Database Service,簡(jiǎn)稱DDS)完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)支持副本集、單節(jié)點(diǎn)、集群,能夠滿足不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云高校開發(fā)者精品實(shí)戰(zhàn)課程-HERO聯(lián)盟軟件開發(fā)青年班 華為云高校開發(fā)者精品實(shí)戰(zhàn)課程-HERO聯(lián)盟軟件開發(fā)青年班 時(shí)間:2021-03-03 15:11:38 云服務(wù)器 云計(jì)算 數(shù)據(jù)庫(kù) 物聯(lián)網(wǎng) 語(yǔ)音識(shí)別 人工智能 基礎(chǔ)軟件 華為云HERO聯(lián)盟高校開發(fā)者青年班
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    并行計(jì)算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架TensorflowCaffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力:網(wǎng)絡(luò)自定義,自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略;海量存儲(chǔ),彈性擴(kuò)容,支持備份恢復(fù),讓數(shù)據(jù)更加安全;彈性伸縮,快速增加或減少云服務(wù)器數(shù)量。 靈活選擇:普通云服
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    ,當(dāng)滿足觸發(fā)設(shè)置的條件后,產(chǎn)生的告警將統(tǒng)一上報(bào)到 應(yīng)用運(yùn)維管理 服務(wù)( AOM )管理界面。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā) 設(shè)備接入IoTDA 華為云上的其他服務(wù)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接,就是借助于規(guī)則引擎中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)滿足數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的觸發(fā)條件時(shí),IoTDA便能根據(jù)所設(shè)定的觸發(fā)事件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到其他服務(wù)或是推送給應(yīng)用。例如DIS、 OBS 等。
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    分布式消息服務(wù)Kafka版分布式消息服務(wù)RocketMQ版的區(qū)別 分布式消息服務(wù)Kafka版分布式消息服務(wù)RocketMQ版的區(qū)別 分布式消息服務(wù)Kafka版分布式消息服務(wù)RocketMQ版是華為云提供的兩個(gè)消息中間件服務(wù),具備消息傳遞的基本功能,但在一些特殊的功能方面存在差異。
    來(lái)自:專題
    內(nèi)容包括云性能測(cè)試服務(wù)CPTS概述、基本操作、快速入門,并提供一站式電商性能測(cè)試解決方案的實(shí)踐指導(dǎo)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程讓學(xué)員了解云性能測(cè)試服務(wù)CPTS基本概念、操作管理,并掌握具體的使用方法。 課程大綱 第1章 CPTS概述 第2章 CPTS快速入門 第3章 CPTS服務(wù)解決方案實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)
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    當(dāng)應(yīng)用部署在 彈性云服務(wù)器 上,且該彈性云服務(wù)器 GaussDB 實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時(shí),建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過(guò)內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問(wèn)GaussDB實(shí)例時(shí),使用公網(wǎng)訪問(wèn),建議單獨(dú)綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機(jī))GaussDB實(shí)例。 如何使用驅(qū)動(dòng)連接 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB
    來(lái)自:專題
    單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力:網(wǎng)絡(luò)自定義,自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略;海量存儲(chǔ),彈性擴(kuò)容,支持備份恢復(fù),讓數(shù)據(jù)更加安全;彈性伸縮,快速增加或減少云服務(wù)器數(shù)量。 靈活選擇:普通云服務(wù)器一樣,P2v型云服務(wù)器可以做到分鐘級(jí)快速發(fā)放。 優(yōu)秀的超算生態(tài):擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境,用
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    云知識(shí) 模型訓(xùn)練平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 時(shí)間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo)
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    system('env | grep RANK') 多節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練TensorFlow框架ps節(jié)點(diǎn)作為server會(huì)一直掛著,ModelArts是怎么判定訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束?如何知道是哪個(gè)節(jié)點(diǎn)是worker呢? TensorFlow框架分布式訓(xùn)練的情況下,會(huì)啟動(dòng)psworker任務(wù)組,worker任務(wù)組為關(guān)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 持續(xù)部署發(fā)布 持續(xù)部署發(fā)布 時(shí)間:2020-12-09 16:54:41 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程將通過(guò)介紹DevOps中編譯構(gòu)建、部署、發(fā)布的流程和實(shí)踐進(jìn)行持續(xù)部署發(fā)布的學(xué)習(xí),同時(shí)對(duì)容器化應(yīng)用的構(gòu)建部署和自動(dòng)化理念進(jìn)行學(xué)習(xí)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for openGauss)語(yǔ)法入門 【云小課】云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for openGauss)語(yǔ)法入門 時(shí)間:2021-08-06 10:37:01 云小課 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for openGauss) 之前我們
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    ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模
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    name="data",dtype=input_dtype) tvm.placeholder()是TVM框架的API,用來(lái)為算子執(zhí)行時(shí)接收的數(shù)據(jù)占位,通俗理解C語(yǔ)言中%d、%s一樣,返回的是一個(gè)Tensor對(duì)象,上例中使用data表示;入?yún)閟hape,name,dtype,是為Tensor對(duì)象的屬性。
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    系統(tǒng)地剖析近幾年 區(qū)塊鏈 技術(shù)發(fā)展區(qū)塊鏈行業(yè)發(fā)展情況。 《區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用第二版》讀書分享會(huì)-第二期 華為云區(qū)塊鏈在政務(wù)、金融、民生、供應(yīng)鏈、文旅等相關(guān)領(lǐng)域具體落地應(yīng)用分享及對(duì)區(qū)塊鏈未來(lái)發(fā)展展望。 《區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用第二版》讀書分享會(huì)-第三期 全面介紹華為區(qū)塊鏈發(fā)展思路、雙引擎戰(zhàn)略及華為區(qū)塊鏈特點(diǎn)和使用。
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    華為云、萬(wàn)網(wǎng)、新網(wǎng)等均可   源站位置 無(wú)限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站主要用戶群體在同一大區(qū) 無(wú)限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站主要用戶群體在同一大區(qū) 無(wú)限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站主要用戶群體在同一大區(qū)   加速效果 全球用戶訪問(wèn)就近接入CDN邊緣節(jié)點(diǎn),所有用戶加速效果明顯
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