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層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效率高：是因?yàn)閿?shù)據(jù)之間聯(lián)系在程序中常用指針來(lái)實(shí)現(xiàn)，沿著指針路徑就能很快找到記錄值。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力來(lái)自：百科是一個(gè)高效、精簡(jiǎn)并且功能豐富的 JavaScript 工具庫(kù)。它提供的 API 易于使用且兼容眾多瀏覽器，這讓諸如 HTML 文檔遍歷和操作、事件處理、動(dòng)畫和 Ajax 操作更加簡(jiǎn)單。 jQuery API文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www.jquery123.com/ 溫馨提示：參考網(wǎng)來(lái)自：百科
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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：百科來(lái)自：百科
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其密度更集中在我們選擇的試驗(yàn)點(diǎn)周圍。隨著時(shí)間推移，算法會(huì)傾向于從越來(lái)越接近最佳點(diǎn)處采樣。在采樣過(guò)程中，算法可能繪制一個(gè)次佳試驗(yàn)作為最佳試驗(yàn)，以一定概率跳出局部最優(yōu)解。 參數(shù) 說(shuō)明 取值參考 num_samples 搜索嘗試的超參組數(shù) int，一般在10-20之間，值越大，搜索時(shí)間越長(zhǎng)，效果越好來(lái)自：專題![]()
支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能來(lái)自：專題![]()
進(jìn)行實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)計(jì)算、智能關(guān)系分析等處理。 可視化資產(chǎn)模型開(kāi)發(fā)環(huán)境：所見(jiàn)即所得圖形化建模引擎、簡(jiǎn)化復(fù)雜資產(chǎn)開(kāi)發(fā)難度、支持10層級(jí)建模； 用戶自定義函數(shù)（UDF）虛測(cè)點(diǎn)運(yùn)算：豐富的計(jì)算算子如四則運(yùn)算、科學(xué)計(jì)數(shù)法、三角函數(shù)、滑窗滾窗、流計(jì)算等； 資產(chǎn)模板：支持自定義行業(yè)資產(chǎn)模板、快速?gòu)?fù)制共享、共筑行業(yè)生態(tài)。來(lái)自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)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(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來(lái)自：百科![]()
，則會(huì)話層協(xié)議管理這些操作，例如防止兩個(gè)用戶同時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)中的同一組數(shù)據(jù)。【在兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立端到端的連接。它提供了終端系統(tǒng)應(yīng)用程序之間的對(duì)話控制機(jī)制。該服務(wù)包括在全雙工或半雙工模式下建立連接，盡管可以在第4層中處理雙工模式；會(huì)話層管理登錄和注銷過(guò)程?！?6、表示層：為上層用戶解來(lái)自：百科![]()
對(duì)接。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以用來(lái)物與物模型、物與應(yīng)用之間、應(yīng)用與應(yīng)用之間來(lái)提升效率。 華為圍繞標(biāo)準(zhǔn)物模型打造了IoT Stage，它讓選擇多樣化，在IoT市場(chǎng)提供了3500+商品，50+嚴(yán)選伙伴，其次組合更加自由，標(biāo)準(zhǔn)物模型，讓應(yīng)用與設(shè)備之間解耦，可以自由選擇適合自己的設(shè)備，使競(jìng)爭(zhēng)力更來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(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(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
濾）。去重是指當(dāng)設(shè)備連續(xù)上報(bào)屬性值重復(fù)的消息時(shí)，邊緣節(jié)點(diǎn)僅會(huì)向云端上報(bào)第一條。聚合則是指用戶可以指定一個(gè)時(shí)間窗（如一個(gè)小時(shí)），邊緣節(jié)點(diǎn)會(huì)將這個(gè)時(shí)間窗內(nèi)每個(gè)設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)聚合成一條數(shù)據(jù)上報(bào)，并且用戶可指定數(shù)據(jù)中每個(gè)屬性的聚合方法，例如取最大/最小值，求和，取平均值等。這三種清洗規(guī)則的優(yōu)先級(jí)是過(guò)濾來(lái)自：百科![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁(yè)面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請(qǐng)求參數(shù)的“body”頁(yè)簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
和輸出張量描述三個(gè)流程。在輸入張量描述中，計(jì)算每個(gè)算子的輸入維度、內(nèi)存大小等信息，并且在離線模型生成器中定義好算子輸入數(shù)據(jù)的形式。在權(quán)重?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中，對(duì)算子使用的權(quán)重參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式（比如FP32到FP16的轉(zhuǎn)換）、形狀轉(zhuǎn)換（如分形重排）、數(shù)據(jù)壓縮等處理。在輸出張量描述中，計(jì)算算子的輸出維度、內(nèi)存大小等信息。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
最后，針對(duì)較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做好清洗環(huán)節(jié)，為后續(xù)分析提供良好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)皆贫说倪^(guò)程中，可能會(huì)由于設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)鏈路故障、異常干擾等原因，造成所采集的數(shù)據(jù)有缺失、異常、重復(fù)等現(xiàn)象，需要通過(guò)數(shù)據(jù)插值、修正、去重等方法，對(duì)較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以獲得良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實(shí)用函數(shù)，學(xué)會(huì)了，數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻 3 倍，你就是別人口中的「表格大神」?。ㄉ希?1、學(xué)會(huì)函數(shù)不加班，想要快速完成數(shù)據(jù)比對(duì)，IF 判斷函數(shù)簡(jiǎn)直不要太實(shí)用！視頻里我們看小墨如何快速判斷候選人是否錄取。來(lái)自：云商店
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