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- 大數(shù)據(jù)的發(fā)展與it行業(yè) 內(nèi)容精選 換一換
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學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界提供一個交流與探討的平臺，共同推動軟件研發(fā)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。 活動期間，華為云 PaaS技術(shù)創(chuàng)新 Lab DevAI Lab負(fù)責(zé)人馬宇馳講述了代碼大模型的起源、發(fā)展、優(yōu)勢以及應(yīng)用。他介紹到，在實際場景中，過多的代碼重復(fù)、冗余以及不具備可擴展性，會極大地影響項目開發(fā)的速度來自：百科延遲要求高，體驗無法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對帶寬的極高要求，另一方面對于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗得不到保障，畫面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場還不成熟，各個終端的生態(tài)自成體系，各來自：百科
- 大數(shù)據(jù)的發(fā)展與it行業(yè) 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 云計算發(fā)展的里程碑 云計算發(fā)展的里程碑 時間：2021-06-09 10:24:33 云計算 隨著云計算技術(shù)在各行各業(yè)日新月異的發(fā)展與突破，云計算的應(yīng)用與價值挖掘已全面滲透到企業(yè)IT信息化以及電信網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型變革的方方面面。各行業(yè)、各企業(yè)依據(jù)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、競爭形式與信息化變革程來自：百科云知識 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 時間：2020-10-15 16:04:03 近年來政府對民生問題的重視不斷加強，政府加快向公共服務(wù)型政府的轉(zhuǎn)型，深化電子政務(wù)，推進國家治理現(xiàn)代化日益成為改善政府服務(wù)效率和加強政府自身建設(shè)的重要抓手，采用基于云計算技術(shù)的電子政務(wù)建設(shè)模式給政府信息資源橫向整合帶來了契機。來自：百科
- 大數(shù)據(jù)的發(fā)展與it行業(yè) 更多內(nèi)容
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Connect，應(yīng)用與數(shù)據(jù)的集成專家 ROMA Connect，應(yīng)用與數(shù)據(jù)的集成專家 時間：2021-08-12 16:24:13 云小課 應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺 企業(yè)在向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，或多或少會面臨以下問題： l 數(shù)據(jù)格式多樣化，難以傳輸和集成 l 缺少與合作伙伴分享數(shù)據(jù)和后端服務(wù)的便捷途徑來自：百科![]()
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等業(yè)務(wù)場景的需求，實現(xiàn)對安管平臺的快速部署和靈活擴展。 同時，通過將 AI技術(shù)與電力行業(yè)客戶業(yè)務(wù)場景深度融合，提供面向業(yè)務(wù)場景的智能運維和運維管理能力。通過提供一體化的安全態(tài)勢感知平臺、安全態(tài)勢分析和可視化平臺、基于大數(shù)據(jù)分析的安全防控策略以及基于網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)的終端接入能力，助力客戶實現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展。來自：百科![]()
云原生近幾年的發(fā)展趨勢 云原生近幾年的發(fā)展趨勢 時間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個明顯的發(fā)展趨勢： 趨勢1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲、計算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開始深度對接。 趨勢2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯來自：百科![]()
云知識 云原生在中國的發(fā)展現(xiàn)狀 云原生在中國的發(fā)展現(xiàn)狀 時間：2021-06-30 17:57:04 在中國，云原生的生態(tài)也飛速發(fā)展，CNCF的會員數(shù)量也從2015年的1家初創(chuàng)&白金會員發(fā)展到今天60家成員單位。 全球1/4認(rèn)證的K8s服務(wù)提供商來自中國；1/3的K8s培訓(xùn)發(fā)生在中來自：百科![]()
是華為云與北大第一次在AI大模型上進行產(chǎn)教融合，更是雙方對于推動大模型研發(fā)與應(yīng)用，培養(yǎng)相關(guān)技術(shù)人才重要行動。 北京大學(xué)軟件和微電子學(xué)院一直致力于培養(yǎng)高水平的軟件人才。通過與華為的合作，能夠為學(xué)生提供更多的實踐機會和學(xué)習(xí)資源，更好幫助學(xué)生了解大模型技術(shù)的最新進展和應(yīng)用前景。同時，學(xué)來自：百科![]()
云知識 互聯(lián)網(wǎng)與媒體行業(yè)解決方案 互聯(lián)網(wǎng)與媒體行業(yè)解決方案 時間：2020-12-10 16:13:15 視頻是信息化的主要載體，未來消費者使用的網(wǎng)絡(luò)流量80%將是視頻。本課程從視頻云服務(wù)的商業(yè)價值入手，介紹華為云互聯(lián)網(wǎng)與媒體行業(yè)解決方案。 課程簡介 本課程包括對華為云互聯(lián)網(wǎng)與媒體行業(yè)解決方案的概述、技術(shù)方案及最佳實踐。來自：百科![]()
Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機處理能力，分布式并行計算框架成為標(biāo)準(zhǔn)，高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器的區(qū)別 數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器的區(qū)別 時間：2020-07-28 11:37:39 數(shù)據(jù)庫 服務(wù)器：這是響應(yīng)軟件使用的主要站點，該站點提供軟件數(shù)據(jù)收集和處理。服務(wù)器通常由一臺或多臺通過網(wǎng)絡(luò)連接到應(yīng)用程序軟件（客戶）的計算機組成。它是硬件，軟件和網(wǎng)絡(luò)的組合。 數(shù)據(jù)庫：這來自：百科![]()
課程目標(biāo) 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案。 課程大綱 第1章 華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案介紹 第2章 十大改變開創(chuàng)未來 第3章 華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與AI解決方案 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
云知識 中國云原生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模 中國云原生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模 時間：2021-06-30 18:01:41 在中國，整個云原生產(chǎn)業(yè)的規(guī)模發(fā)展十分迅猛： 調(diào)查顯示，2019年中國云原生市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了350.2億元，并且云原生技術(shù)在加速向各個垂直行業(yè)滲透。 企業(yè)在云原生的投入比例持續(xù)增高來自：百科![]()
上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號化的知識；促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識。從現(xiàn)有落地案例來看，大模型對知識的抽象程度高，泛化能力強，用戶開箱即用，體驗更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用戶更新知識的成本也較低，往知識庫加文檔即來自：百科![]()
技術(shù)，通過基于K8s標(biāo)準(zhǔn)擴展的控制面帶來了前所未有的靈活性及擴展能力，影響力遠(yuǎn)超更早出現(xiàn)的 Linkerd。 Istio背負(fù)巨大的使命，Google希望在繼Kubernetes成為容器編排的事實標(biāo)準(zhǔn)之后，打造另一殺手锏級別的技術(shù)，成為服務(wù)網(wǎng)格的事實標(biāo)準(zhǔn)。 Google與IBM大廠的加持，在資源及影響力層面遠(yuǎn)非Buoyant可比擬的。來自：百科![]()
云知識 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 時間：2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)（big data）是什么？本課程無特殊預(yù)備知識要求，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡介 本次課程的學(xué)習(xí)，我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開始，到華為大數(shù)據(jù)解決方來自：百科![]()
據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸的成本。 搭配數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡稱DRS），支持從自建庫或者其它云數(shù)據(jù)庫MongoDB到 DDS 的實時遷移的能力。降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸的成本。 擴容存儲 原來自：專題![]()
備有不同的接口，不同的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)；網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層也由于使用的網(wǎng)絡(luò)類型不同、行業(yè)的應(yīng)用方向不同而存在不同的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和體系結(jié)構(gòu)。建立的統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在正在面對的難題。下圖為物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)。 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)平臺 訴求 物聯(lián)網(wǎng)自身就來自：百科![]()
和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。來自：百科
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