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華為云計算 云知識 “學(xué)好數(shù)據(jù)庫，玩轉(zhuǎn)IT都不怕”——面試官心中的最佳數(shù)據(jù)庫人才模型 “學(xué)好數(shù)據(jù)庫，玩轉(zhuǎn)IT都不怕”——面試官心中的最佳數(shù)據(jù)庫人才模型 時間：2021-04-27 16:06:53 內(nèi)容簡介： 數(shù)據(jù)庫是軟件行業(yè)的掌上明珠，各行業(yè)都離不開數(shù)據(jù)庫，在如此重要的行業(yè)，人來自：百科不同于通用型大數(shù)據(jù)分析相關(guān)產(chǎn)品，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，以DigitalTwins資產(chǎn)模型為中心驅(qū)動數(shù)據(jù)分析，開發(fā)者可以直接使用統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù)，大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。通過構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解；通過“來自：百科
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華為云低代碼 華為云低代碼 華為云低代碼是華為云自主研發(fā)的全場景低代碼平臺，提供了零碼、低碼、高低碼協(xié)同的云上開發(fā)模式，通過對企業(yè)業(yè)務(wù)模塊的抽象、編排與管理，聯(lián)合專業(yè)開發(fā)者與全民開發(fā)者，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 華為云低代碼是華為云自主研發(fā)的全場景低代碼平臺，提供了零碼、低碼、高低碼來自：專題![]()
技術(shù)創(chuàng)新+開放共贏 華為云 GaussDB 加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 華為云云原生數(shù)據(jù)庫GaussDB加速創(chuàng)新，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選 升級的華為云“GaussDB”還能戰(zhàn)否？ 華為云GaussDB正式商用 華為云宣布GaussDB規(guī)模商用，加速企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 華為云推出全自研數(shù)據(jù)庫，GaussDB能否撐起一片天？來自：專題![]()
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Generator，OMG）、離線模型執(zhí)行器（Offline Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進(jìn)行保存。隨后，軟件棧中的流程編排器調(diào)用框架管理器中模型管家，啟動離線模型執(zhí)行器，將離來自：百科![]()
訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力來自：專題![]()
用戶可以將多個區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)實例加載到云連接實例中，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互通。 入門流程如圖1所示。 圖1 云連接流程圖 華為云云連接CC最新動態(tài) 華為云 云連接 CC 熱點問題匯總 華為云 云連接 CC 熱點問題匯總 配置云連接服務(wù)一共有哪幾個步驟？ 配置云連接服務(wù)，需要四個步驟，并且均基于管來自：專題![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計接口的時候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計頁面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來自：專題![]()
限制數(shù)據(jù)庫中某些區(qū)域的執(zhí)行代碼。關(guān)系模型可以簡單地理解為二維表模型，而關(guān)系數(shù)據(jù)庫是由二維表及其之間的關(guān)系組成的數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是依據(jù)關(guān)系模型來創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫。所謂關(guān)系模型就是“一對一、一對多、多對多”等關(guān)系模型，關(guān)系模型就是指二維表格模型,因而一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及來自：百科![]()
所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對模型進(jìn)行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個滿意的模型。 5.部署模型來自：百科![]()
特點：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.來自：百科![]()
訪問 模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗的訓(xùn)練平臺輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練來自：百科![]()
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極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自：百科![]()
帶您熟悉AstroZero中的標(biāo)準(zhǔn)頁面 華為云Astro 6:38 帶您熟悉AstroZero中的高級頁面 華為云Astro 帶您熟悉AstroZero中的高級頁面 華為云Astro 07:26 華為云Astro 帶您熟悉AstroZero中的服務(wù)編排 華為云Astro 04:01 華為云Astro 帶您熟悉AstroZero中的標(biāo)準(zhǔn)頁面來自：專題![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)來自：百科
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