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- 金融行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫模型 內(nèi)容精選 換一換
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看大數(shù)據(jù)行業(yè)大咖華山論“數(shù)”，聽學術(shù)專家講人才培養(yǎng)之道，學博士天團解讀華為大數(shù)據(jù)“秘籍”。 華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日簡介 隨著社會與經(jīng)濟的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)已是重要生產(chǎn)要素，如何讓數(shù)據(jù)“算以致用”，推動行業(yè)和社會經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。 大數(shù)據(jù)專題日將從金融、運營商等各行業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)來自：百科領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級，學術(shù)界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自：百科
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來自：百科ORACLE 數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題
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華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合來自：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![]()
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(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
合作共同定義標準物模型，華為目前已經(jīng)實現(xiàn)了2.8億+的設備接入，有3000+合作伙伴，有1000+標準物模型。 華為在IoT行業(yè)目前的成果有AI智能物聯(lián)模型特設組使AIoT聯(lián)盟攜手AII共同推進AIoT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，雙方合作的重要成果，致力于信息模型構(gòu)建。信息模型是解決IoT產(chǎn)業(yè)發(fā)來自：百科![]()
源數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫，完成數(shù)據(jù)的簡易查詢。 GaussDB(DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務快速入門 03:29 DWS助力消費者BG大數(shù)據(jù)平臺云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務產(chǎn)品介紹 04:38來自：專題![]()
automation，簡稱：RPA）是以軟件機器人及人工智能為基礎的業(yè)務流程自動化科技。 請簡要介紹能源行業(yè)的RPA。 智能軟件已經(jīng)在能源電力行業(yè)中發(fā)揮巨大作用，能源電力行業(yè)與其它行業(yè)不同，他們不僅需要RPA來幫助他們解決流程自動化難題，更需要提升流程的及時性和準確性。 RPA在制造業(yè)中有哪些應用場景。來自：專題![]()
合了 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)優(yōu)勢，具有高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)和資源占用少的特點，將降低傳統(tǒng)湖倉割裂導致的系統(tǒng)間復雜度，并減少在湖、倉、AI開發(fā)之間來回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 華為云 FusionInsight 已累計服務超過3500家泛企業(yè)客戶，其中，80%的TOP60金融客戶和70%來自：百科![]()
成功的保障和基石。 我們的數(shù)據(jù)倉庫服務工程師對整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進行了電信系統(tǒng)級別的安全增強，大量地采用了多年來在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗和知識，特別是針對數(shù)據(jù)安全，用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此，公有云數(shù)據(jù)倉庫服務是一款符合電信級質(zhì)量要求的產(chǎn)品，滿足金融機構(gòu)、電信運營商對數(shù)據(jù)安全來自：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。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
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)者來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合Python對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
海量高并發(fā)數(shù)據(jù)處理和復雜查詢場景的考驗。 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級兩地三中心高可用 GaussDB提供了多種高可用方案，包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災方案，滿足金融級監(jiān)管要求。GaussDB通過獨有的Switch來自：專題![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析，提煉來自：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行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科
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