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  • 編程模型 內容精選 換一換
  • 云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關系、面向對象),轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
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    云知識 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)
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    華為云計算 云知識 模型轉換及其常見問題 模型轉換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將
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    2020華為軟件精英挑戰(zhàn)賽熱身賽程編程闖關 2020華為軟件精英挑戰(zhàn)賽熱身賽程編程闖關 時間:2020-12-28 10:23:47 華為軟件精英挑戰(zhàn)賽是華為公司面向在校大學生舉辦的大型軟件競賽,包括熱身賽、初賽、復賽、總決賽四個階段。熱身賽分為知識競賽和編程闖關兩個環(huán)節(jié),其中編程闖關環(huán)節(jié)將以當下
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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(jīng)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(jīng)語言模型
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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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與大模型能力相結合
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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),有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    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為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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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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    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
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    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
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    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、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者
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    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(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換成昇騰專用模型,并進行調優(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換工具遷移所需要的預訓練模型。
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    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。
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    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
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
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    會極大地影響項目開發(fā)的速度和質量,代碼大模型便能有效解決此類問題。 華為云CodeArts Snap智能編程助手即為華為代碼大模型的應用案例,沉淀華為自主研發(fā)代碼大模型和軟件分析技術,以IDE插件形式賦能開發(fā)者高效、可信開發(fā),支持主流編程語言和IDE生態(tài)。承載在業(yè)界主流IDE服務
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    Distributed Applications in the Cloud》揭示了華為自主創(chuàng)新的業(yè)界首個通用Serverless平臺,提供通用函數(shù)編程模型,高可擴縮、高性能和高效對接后端服務的運行框架,助力華為云構建全域Serverless云服務。 從專用走向通用 當前,業(yè)界現(xiàn)有的Serv
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