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  • 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)
    來自:專題
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    具體費(fèi)用情況以智能問答機(jī)器人產(chǎn)品詳情頁(yè)為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹: 智能問答機(jī)器人,簡(jiǎn)稱CBSQABot,可幫助企業(yè)快速構(gòu)建、發(fā)布和管理智能問答機(jī)器人系統(tǒng)。能夠快速應(yīng)用至售后自動(dòng)回答、坐席助手、售前咨詢機(jī)器人等場(chǎng)景。 提供問答引擎、機(jī)器人管理平臺(tái)來方便客戶快速、低成本構(gòu)建智能問答服務(wù)。智能問答能滿
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    應(yīng)用KPI分析:吞吐量、時(shí)延、成功率指標(biāo)分析,實(shí)時(shí)掌控用戶體驗(yàn)健康狀態(tài),用戶體驗(yàn)一覽無遺。 全鏈路性能跟蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握 故障智能診斷 APM 提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    ,讓其他應(yīng)用程序從同一個(gè)數(shù)據(jù)通道中將數(shù)據(jù)發(fā)送至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱 OBS )。 安全可靠:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入可將數(shù)據(jù)保留N*24小時(shí),N的取值為1~7的整數(shù),以防數(shù)據(jù)在應(yīng)用程序故障、個(gè)別機(jī)器故障或設(shè)施故障時(shí)丟失。 數(shù)據(jù)開發(fā):一站式協(xié)同開發(fā)平臺(tái)
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    別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通
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    虛擬IP是一個(gè)未分配給真實(shí)彈性云服務(wù)器網(wǎng)卡的IP地址。彈性云服務(wù)器除了擁有私有IP地址外,還可以擁有虛擬IP地址,用戶可以通過其中任意一個(gè)IP(私有IP/虛擬IP)訪問此彈性云服務(wù)器。同時(shí),虛擬IP地址擁有私有IP地址同樣的網(wǎng)絡(luò)接入能力。虛擬IP主要用在彈性云服務(wù)器的主備切換,達(dá)到高可用性HA的目的。
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    全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。 故障智能診斷 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過“
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