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- 大數(shù)據(jù)開發(fā)套件 內(nèi)容精選 換一換
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來自：云商店華為云計算 云知識 LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備AI開發(fā)難關(guān) LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備AI開發(fā)難關(guān) 時間：2022-11-08 11:39:04 物聯(lián)網(wǎng) 你知道我們生活中常見的物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備融合AI技術(shù)后，會給我們帶來什么樣的智能交互體驗？來自：百科
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華為云計算 云知識 LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備AI開發(fā)難關(guān) LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備AI開發(fā)難關(guān) 時間：2022-10-26 17:19:42 物聯(lián)網(wǎng) 你知道我們生活中常見的物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備融合AI技術(shù)后，會給我們帶來什么樣的智能交互體驗？來自：百科Zero提供Astro Canvas AI數(shù)據(jù)可視化大屏，以數(shù)據(jù)可視技術(shù)為核心，以屏幕輕松編排，多屏適配可視為基礎(chǔ)，幫助非專業(yè)的工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業(yè)水準的可視化大屏應(yīng)用 Astro Zero提供Astro Canvas AI數(shù)據(jù)可視化大屏，以數(shù)據(jù)可視技術(shù)為核心，以屏幕輕松編排，來自：專題
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品的發(fā)展。 在線學習 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認證 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個系統(tǒng)需要頻繁地進行改造升級，通過灰度發(fā)布可以實現(xiàn)系統(tǒng)的在線發(fā)布和無損回退，降低系統(tǒng)發(fā)布風險。 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個系統(tǒng)需要頻繁地進行改造升級，通過灰度發(fā)布可以實現(xiàn)系統(tǒng)的在線發(fā)布和無損回退，降低系統(tǒng)發(fā)布風險。來自：專題![]()
用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控。 數(shù)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)架構(gòu)定義及可視化的模型設(shè)計，幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 數(shù)據(jù)治理中心 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，支持多種腳本在線開發(fā)與編輯、實時查詢；作業(yè)開發(fā)可支持多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點，提供豐富的調(diào)度配置策略。來自：專題![]()
安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認提供一個綜合感知態(tài)勢大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預測攻擊態(tài)勢，為用戶提供強大的事前、事中、事后安全管理能力，實現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
的共識之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標準，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學習 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認證 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個系統(tǒng)需要頻繁地進行改造升級，通來自：專題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓撲結(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認來自：百科![]()
ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開發(fā)階段，M來自：專題![]()
的云上開發(fā)環(huán)境。 支持6+主流開發(fā)語言并可擴展。 通過瀏覽器，可訪問不同計算架構(gòu)的環(huán)境 不限設(shè)備和操作系統(tǒng)，通過瀏覽器就可以訪問不同計算架構(gòu)（ARM和X86）的開發(fā)環(huán)境。 一個開發(fā)者可以同時使用多個開發(fā)環(huán)境，不受限于本地配置。 界面可定制，支持基于插件的橫向能力擴展 開發(fā)環(huán)境桌面來自：專題![]()
業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。 圖1功能架構(gòu) 應(yīng)用開發(fā) 應(yīng)用開發(fā)面向企業(yè)和行業(yè)用戶開放，提供特定行業(yè)場景的預置行業(yè)工作流，用戶基于自身行業(yè)、場景的需求，進行快速自定制的需求，快速進行應(yīng)用開發(fā)。當前ModelArts Pro開放的預置套件有文字識別套件、自然語言處理套件和視覺套件，后續(xù)還會開放更多行業(yè)套件，敬請期待。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預訓練語言模型 大V講堂——預訓練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達各地的？ IoT邊緣如何實現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理 5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹 相關(guān)推薦 產(chǎn)品簡介:功能介紹 設(shè)備側(cè)適配開發(fā)指導（聯(lián)通用戶專用）:下載升級包 設(shè)備側(cè)適配開發(fā)指導:下載升級包 方案概述:方案架構(gòu) 設(shè)備側(cè)適配:下載升級包來自：百科![]()
簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復用。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 LiteOS集成開發(fā) LiteOS集成開發(fā) 時間：2020-11-19 14:20:54 本視頻主要為您介紹LiteOS集成開發(fā)的操作教程指導。 產(chǎn)品開發(fā)流程： 1.Profile定義 2.編解碼插件開發(fā) 3.端側(cè)集成 4.在線調(diào)試 5.自助測試 6.產(chǎn)品發(fā)布來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
GaussDB 官網(wǎng)精選文章推薦 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查詢庫表 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查看建表語句 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB連接 MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語句 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫軟件免費版來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場來自：百科
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