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- 常用決策方法 諾蘭模型 內(nèi)容精選 換一換
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DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗 在MaaS平臺上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場景下的需求。 在Maa來自：專題來自：百科
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云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自：百科云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科
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開發(fā)者API設(shè)計效率。 在線體驗 幫助文檔 服務(wù)咨詢 方法一 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”頁簽來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 時間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計文檔，報告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學(xué)生實體中每個具體的學(xué)生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
視化結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)計的方法去驗證或發(fā)現(xiàn)待探索的數(shù)據(jù)是否符合該模型或者假設(shè)。如果該假設(shè)成立，那么在此基礎(chǔ)上再去檢驗新的數(shù)據(jù)集或者進(jìn)一步提煉假設(shè)的模型，讓其更接近最終的分析結(jié)果。探索式數(shù)據(jù)分析是一個對假設(shè)的結(jié)果進(jìn)行驗證和收斂的過程。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 彈性公網(wǎng)IP常用功能介紹 彈性公網(wǎng)IP常用功能介紹 時間：2020-03-24 16:38:25 公網(wǎng)IP 彈性公網(wǎng)IP和帶寬 彈性公網(wǎng)IP：彈性公網(wǎng)IP提供獨立的公網(wǎng)IP資源，包括公網(wǎng)IP地址與公網(wǎng)出口帶寬服務(wù)，可以與云資源靈活綁定及解綁。華為云提供的彈性公來自：百科![]()
流程管理系統(tǒng)，是指對端到端業(yè)務(wù)流程進(jìn)行建模、分析和優(yōu)化，以實現(xiàn)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)目標(biāo)，其特點是注重流程驅(qū)動為核心，實現(xiàn)端到端全流程信息化管理。BPM方法可以應(yīng)用于經(jīng)常重復(fù)、正在進(jìn)行或可預(yù)測的任務(wù)和流程。 企業(yè)為什么需要BPM系統(tǒng)？ 1、BPM系統(tǒng)有助于控制混亂和繁瑣的過程；2、BPM系統(tǒng)可來自：專題![]()
華為云計算 云知識 新奧爾良方法的四個階段 新奧爾良方法的四個階段 時間：2021-06-02 09:46:39 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的新奧爾良(New Orleans)方法的四個階段分別是： 1. 需求分析階段：分析用戶需求 2. 概念設(shè)計階段：信息分析和定義 3. 邏輯設(shè)計階段：依據(jù)實體聯(lián)系進(jìn)行設(shè)計來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云監(jiān)控 服務(wù)支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。來自：百科![]()
實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
使用API購買E CS 常見問題和處理方法 使用API購買ECS常見問題和處理方法 時間：2021-05-29 09:15:55 云小課 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 操作場景 本節(jié)內(nèi)容介紹了使用API購買ECS過程中的一些常見問題及處理方法。 使用API購買ECS過程中常見問題及處理方法 獲取Token并檢驗Token的有效期來自：百科![]()
華為云域名注冊服務(wù) 什么是域名備案 備案是中國大陸的一項法規(guī)，使用大陸節(jié)點服務(wù)器提供互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)的用戶，需要在服務(wù)器提供商處提交備案申請。備案分為網(wǎng)站域名備案（工信部備案）和公安局備案兩種。 域名備案的原則是什么 域名備案原則是您的服務(wù)器資源在哪里就需要在哪里備案。如果您是在華來自：專題![]()
.pro域名注冊流程 免費學(xué)習(xí)域名注冊流程 帶您了解如何自己申請.pro域名注冊、域名續(xù)費和贖回、域名轉(zhuǎn)入/轉(zhuǎn)出流程等內(nèi)容 帶您了解如何自己申請.pro域名注冊、域名續(xù)費和贖回、域名轉(zhuǎn)入/轉(zhuǎn)出流程等內(nèi)容 域名注冊服務(wù) 域名注冊（Domain Registration）是指用戶通過來自：專題![]()
本教程介紹了計算機視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個步驟及其思想對未來的深遠(yuǎn)影響；圖像級編碼信息用于不同的視覺任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）及其三個步驟。 2、了解圖像級編碼信息可以來自：百科![]()
割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)基于獨立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資來自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題
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