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  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型雪花型星形 內容精選 換一換
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    了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關系數(shù)據(jù)導入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務也可以將外部數(shù)據(jù)導入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲
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    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語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經語言模型
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    問答 多輪對話:根據(jù)用戶提供的上下文信息進行邏輯推理和判斷,自然流暢對話 角色扮演:以職位、著名IP、客服等口吻回答用戶問題 數(shù)學能力:具備基礎的運算能力 行業(yè)內容生成 文案生成:根據(jù)行業(yè)需求完成營銷文案、公關稿件、公文、股評等創(chuàng)作任務 要點生成:根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關內容,生成要點
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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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    針對即時的分析需求,分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點,即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能,可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融
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