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  • 具體模型可解釋機器學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型,預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預訓練大模型,利用大數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結合,并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨
    來自:專題
    olov3模型 【ModelArts】ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 詳解(一) 什么是ModelArts 【我與ModelArts的故事】ModelArts入門學習 今日人才數(shù)智員工解決方案 中軟國際教育科研云與人才培養(yǎng)解決方案 伊登eCopilot昇騰云專業(yè)服務解決方案詳情
    來自:專題
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    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)絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。 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,
    來自:百科
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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,每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應應用。 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,組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型,既能夠滿足復雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應用進行對接。
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    Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務訂閱AI應用等。 ModelArts AI應用來源包括:自動學習中構建模型生成、Workflow中構建的模型生成、開發(fā)環(huán)境Notebook中調(diào)試保存的鏡像導入、訓練作業(yè)訓練完成的模型導入、本地構建推理鏡像并上傳至SWR導入、本地準備的模型包上傳至O
    來自:專題
    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr
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    華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者
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    隊分享了基于華為機器視覺產(chǎn)品(軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務)結合各自賽隊優(yōu)秀算法和應用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐,最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎,華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負責產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    近的緩存服務器。 ⑥、負載均衡設備告訴用戶這臺緩存服務器的IP地址,讓用戶向所選擇的緩存服務器發(fā)起請求。 ⑦、用戶向緩存服務器發(fā)起請求,緩存服務器響應用戶請求,將用戶所需內(nèi)容傳送到用戶終端。 ⑧、如果這臺緩存服務器上并沒有用戶想要的內(nèi)容,那么這臺緩存服務器就要網(wǎng)站的源服務器請求內(nèi)容。
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    15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺,利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網(wǎng)絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。
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    發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中,流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中,流
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    云知識 機器翻譯應用場景 機器翻譯應用場景 時間:2020-09-16 10:48:41 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 應用場景 翻譯中心:采用機器翻譯服務
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    特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 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。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過“
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    華為云計算 云知識 FPGA加速型高性能架構彈性云服務器規(guī)格及使用場景 FPGA加速型高性能架構彈性云服務器規(guī)格及使用場景 時間:2020-04-02 01:44:10 云服務器 FPGA加速云服務器(FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS )提供F
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    布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場的商品有: 藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊
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