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  • 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析模型 內(nèi)容精選 換一換
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    領(lǐng)域中,使用語(yǔ)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(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
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    華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 城市智慧運(yùn)營(yíng)中心 視頻接入 城市智慧運(yùn)營(yíng)政務(wù)服務(wù)和社會(huì)民生 城市智慧運(yùn)營(yíng)中心信用體系監(jiān)測(cè) 高空拋物檢測(cè)建筑工地案例 高空拋物檢測(cè)智慧社區(qū)案例
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  • 云知識(shí) IoT數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景 IoT數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-14 09:32:07 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運(yùn)營(yíng)分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運(yùn)營(yíng)是一個(gè)廣泛應(yīng)用的場(chǎng)景,企業(yè)有大量聯(lián)網(wǎng)的智能設(shè)備,設(shè)備會(huì)持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。作為設(shè)備的運(yùn)營(yíng)方,企業(yè)需要具備多種維度的統(tǒng)計(jì)分析能力,真實(shí)掌握設(shè)備運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),比
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    培訓(xùn)方案:通過(guò)華為車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案的深入解析完成對(duì)駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力: 通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值:了解車(chē)聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車(chē)隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 展開(kāi)詳情 隨著電競(jìng)行業(yè)的火熱發(fā)展,用戶(hù)數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問(wèn)題。借助大數(shù)據(jù)
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    華為云盤(pán)古大模型 華為云盤(pán)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(pán)古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時(shí)間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話(huà)層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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    行作為一個(gè)記錄,列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)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(kù)) 鍵值對(duì)模型:存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型:以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù): 列模型:Hbase 鍵值對(duì)模型:redis,MemcacheDB
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對(duì)外提供一致的接口,可以直接對(duì)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(gè)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(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程 時(shí)間:2021-07-01 10:02:11 云主機(jī) 云計(jì)算 1、資源采購(gòu) (1)國(guó)際直采門(mén)檻高,流程復(fù)雜 (2)目的地不明確,SIM卡庫(kù)存管理壓力大 (3)國(guó)內(nèi)資源渠道能力參差不齊
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    數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用入門(mén) 大數(shù)據(jù)入門(mén)培訓(xùn),在線(xiàn)學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū)。 基礎(chǔ)課程 通過(guò)體系化的 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 課程,可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí),我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始,
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)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(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 時(shí)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(kāi)發(fā)者
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)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(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟: 1、解析 在解析過(guò)程中,離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后,由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 初識(shí)華為云IoT數(shù)據(jù)分析 初識(shí)華為云IoT數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2020-12-10 16:53:19 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析(IoT Analytics)基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化,為開(kāi)發(fā)者提供一站式服務(wù),降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻,縮短開(kāi)發(fā)周期,快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 時(shí)間:2021-03-12 14:59:24 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 1. 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ); 2. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理; 3. 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化;
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