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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)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
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    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)測大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測 用于連續(xù)值預(yù)測,可自動進(jìn)行任務(wù)理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個模型來提升回歸預(yù)測精度 分類預(yù)測 用于離散值的預(yù)測,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,可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來提升預(yù)測性能
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    建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用
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    華為云計(jì)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(luò)層、傳輸層、會話層、表示層和應(yīng)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,
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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(diǎn)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
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)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(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對接。
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    費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    √高靈活的行列混合存儲及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合
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    量數(shù)據(jù)分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢
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    基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù),提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時,會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)的評估,獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”
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