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    按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計 模型設(shè)計-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型,新建SDI層和DWI層兩個模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型,新建SDI層和DWI層兩個模型模型設(shè)計-關(guān)系建模 模型設(shè)計-維度建模 基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表;新建DM層并發(fā)布匯總表。
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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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    角色扮演:以職位、著名IP、客服等口吻回答用戶問題 數(shù)學(xué)能力:具備基礎(chǔ)的運(yùn)算能力 行業(yè)內(nèi)容生成 文案生成:根據(jù)行業(yè)需求完成營銷文案、公關(guān)稿件、公文、股評等創(chuàng)作任務(wù) 要點(diǎn)生成:根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關(guān)內(nèi)容,生成要點(diǎn) 表格生成:根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn) 行業(yè)知識理解 開卷問答:針對標(biāo)準(zhǔn)發(fā)文內(nèi)容進(jìn)行閱讀理解和問答
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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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    協(xié)議類型 選擇MQTT。 數(shù)據(jù)格式 選擇JSON。 廠商名稱 自定義。支持中英文字符、數(shù)字、下劃線(_)、連字符(-)的字符組合。 所屬行業(yè) 請根據(jù)產(chǎn)品模型的所屬行業(yè)填寫。 設(shè)備類型 使用平臺預(yù)置的產(chǎn)品模型,會自動關(guān)聯(lián)設(shè)備類型,不需要再輸入設(shè)備類型。 高級配置 產(chǎn)品ID 定制Produc
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    華為云計算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)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(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)域的開發(fā)者
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