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  • ddosprotocolntp 內(nèi)容精選 換一換
  • DDoS攻擊使得用戶電腦的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源耗盡,服務(wù)暫時(shí)中斷或停止,導(dǎo)致合法用戶不能夠訪問(wèn)正常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的行為。針對(duì)DDoS攻擊,華為云提供多種安全防護(hù)方案,DDoS原生高級(jí)防護(hù)和DDoS高防可為用戶提供全面海量的DDoS防護(hù)服務(wù),快來(lái)開(kāi)啟您的學(xué)習(xí)之旅吧。
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    DDoS攻擊使得用戶電腦的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源耗盡,服務(wù)暫時(shí)中斷或停止,導(dǎo)致合法用戶不能夠訪問(wèn)正常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的行為。針對(duì)DDoS攻擊,華為云提供多種安全防護(hù)方案,DDoS原生高級(jí)防護(hù)和DDoS高防可為用戶提供全面海量的DDoS防護(hù)服務(wù),快來(lái)開(kāi)啟您的學(xué)習(xí)之旅吧。
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  • ddosprotocolntp 相關(guān)內(nèi)容
  • 本實(shí)驗(yàn)基于華為云ModelArts Pro環(huán)境, ModelArts Pro 是為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用打造的專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)套件。文字識(shí)別套件基于豐富的文字識(shí)別算法和行業(yè)知識(shí)積累,幫助客戶快速構(gòu)建滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的文字識(shí)別服務(wù),實(shí)現(xiàn)多種版式圖像的文字信息結(jié)構(gòu)化提取。
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    通過(guò)了解提示詞工程相關(guān)技術(shù),體驗(yàn)提示詞對(duì)于大語(yǔ)言模型能力的提升,從而更好的應(yīng)用大語(yǔ)言模型
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  • ddosprotocolntp 更多內(nèi)容
  • 通過(guò)了解提示詞工程相關(guān)技術(shù),體驗(yàn)提示詞對(duì)于大語(yǔ)言模型能力的提升,從而更好的應(yīng)用大語(yǔ)言模型。
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶利用ModelArts Pro文本分類(lèi)工作流,零代碼訓(xùn)練一個(gè)文本分類(lèi)模型,然后將模型部署為在線服務(wù),上傳一段文本即可分析情感傾向。整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程無(wú)需算法基礎(chǔ)、也無(wú)需編程基礎(chǔ)。
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    掌握盤(pán)古大模型API的調(diào)用方法、Prompt撰寫(xiě)優(yōu)化方法和模型微調(diào)訓(xùn)練的方法。
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    基于ollama部署DeepSeek,并基于Prompt個(gè)性化的角色設(shè)定構(gòu)建問(wèn)答助理,進(jìn)行智能交互助手的定制化實(shí)現(xiàn)。
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    本課程主要介紹在AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下,如何通過(guò)補(bǔ)全知識(shí)、定義代碼范式來(lái)增強(qiáng)AI輔助代碼生成的準(zhǔn)確性。重點(diǎn)分享如何利用Prompt工程、RAG技術(shù)等手段,提高AI輔助Java代碼生成的準(zhǔn)確性。
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    本課程為云原生批量計(jì)算公開(kāi)課第十六課,由華為云批量計(jì)算工程師金喆老師主講。通過(guò)本節(jié)課程,你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理,以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠?chǎng)景。
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    本課程主要介紹大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)質(zhì)量工程、需求建模及應(yīng)用框架。從LLMGaia的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、工具及內(nèi)源共建,到輔助需求建模智能體,再到GaiaAI的LLM應(yīng)用框架、多種Prompt構(gòu)建與調(diào)優(yōu)技巧,全方位助力學(xué)員掌握大模型相關(guān)核心技能。
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    本課程為云原生批量計(jì)算公開(kāi)課第十六課,由華為云批量計(jì)算工程師金喆老師主講。通過(guò)本節(jié)課程,你將深入了Preempt Action/Reclaim Action/ Proportion Plugin/ Priority Plugin工作原理,以及它們?nèi)绾闻浜瞎ぷ骱褪褂脠?chǎng)景。
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    本期由來(lái)自蘇州大學(xué)的劉澤洋,從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。
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    大學(xué)的徐繼晟,從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。
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    項(xiàng)目進(jìn)展的全方位知識(shí)。學(xué)員將通過(guò)具體案例學(xué)習(xí)如何運(yùn)用AI技術(shù)改進(jìn)軟件開(kāi)發(fā)流程,提升開(kāi)發(fā)效率和軟件質(zhì)量,同時(shí)了解如何通過(guò)工程手段如LLM Prompt、RAG、Fine-tuning等解決實(shí)際問(wèn)題。
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    本期由來(lái)自蘇州大學(xué)的劉澤洋,從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。
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    大學(xué)的徐繼晟,從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions》。
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    等優(yōu)勢(shì),支持模型一站式操作。Dify是開(kāi)源大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái),融合后端即服務(wù)與LLMOps理念,可通過(guò)YAML文件定義AI應(yīng)用,有可視化Prompt編排等功能,支持?jǐn)?shù)百模型。實(shí)驗(yàn)闡述在ModelArts領(lǐng)取DeepSeek - R1模型,用云主機(jī)搭建Dify,通過(guò)其chatflo
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