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  • redis-dump 內(nèi)容精選 換一換
  • 本課程主要介紹全托管微調(diào)、智能體推理及大模型推理三大核心服務,其中,智能體推理和大模型推理是實現(xiàn)AI應用的關鍵步驟。本次課程將集中討論如何打造一個“CAP自洽”的推理服務,以滿足在長度、精度和性價比的綜合需求。
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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  • redis-dump 相關內(nèi)容
  • 本課程主要介紹 GaussDB 架構、分布一致性、高可用、擴容和升級等基本原理以及存儲管理和數(shù)據(jù)庫設計技巧。
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    本課程主要講述集中式數(shù)據(jù)庫、分布數(shù)據(jù)庫、 云數(shù)據(jù)庫 框架;講述存儲引擎;數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建及維護方法等內(nèi)容。
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  • redis-dump 更多內(nèi)容
  • Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一種分布機器學習框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是聯(lián)邦學習進階課程,介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布算法進階:FedOpt和FedMDGA。
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    本課程主要介紹下一代高性能嵌入OS整體定位、架構、目標、場景、技術、價值。面向ICT場景業(yè)務和芯片架構演進挑戰(zhàn),通過軟硬芯深度融合創(chuàng)新,構建高性能、高擴展、易開發(fā)的異構并行全?;A軟件。
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    聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一種分布機器學習框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程包含聯(lián)邦學習系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布訓練初步實現(xiàn)。
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    GaussDB是華為云深度融合在數(shù)據(jù)庫領域多年的經(jīng)驗,結(jié)合企業(yè)級場景需求,推出的新一代企業(yè)級分布數(shù)據(jù)庫,支持集中式與分布兩種部署形態(tài)。在支撐傳統(tǒng)業(yè)務的基礎上,持續(xù)構建競爭力特性,為企業(yè)面向5G時代的挑戰(zhàn),提供了無限可能。
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    想學習當下熱門的分布消息系統(tǒng)Kafka?華為云專家傾囊相授,5節(jié)精編實戰(zhàn)課,帶你從零基礎入門到實戰(zhàn)操作,輕松玩轉(zhuǎn)Kafka。
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    本實驗指導用戶搭建和使用Kafka集群。實驗通過創(chuàng)建分布消息服務Kafka版實例,命令行方式模擬生產(chǎn)和消費消息,同時介紹Kafka管理工具Kafka Manager的基本功能,讓用戶能夠?qū)W會如何使用Kafka進行系統(tǒng)間的通信。
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    本課主要講述開源的非關系型分布數(shù)據(jù)庫HBase, 它可以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)實時處理應用的需求。
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    本課程主要介紹GaussDB架構、分布一致性、高可用、擴容和升級等基本原理以及存儲管理和數(shù)據(jù)庫設計技巧。
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    本課程主要講述集中式數(shù)據(jù)庫、分布數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫框架;講述存儲引擎;數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建及維護方法等內(nèi)容。
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    在不同元件之間提供高效、可靠的通信服務。然而,由于不同車型和部件的CAN報文格式各不相同,這給車輛黑盒測試帶來了挑戰(zhàn)。本課程將分享一種CAN報文逆向工具,可以幫助快速識別報文段,以便進行后續(xù)攻擊。此外還介紹一種基于CAN協(xié)議錯誤處理機制的拒絕服務攻擊方法,該攻擊可以對總線上的指定
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    本課程主要介紹嵌入系統(tǒng)建模與傳統(tǒng)軟件領域建模之間存在的獨特差異,然后基于常見的業(yè)務場景,提出一種多維度抽象建模方法,該方法不僅涵蓋業(yè)務邏輯,還包括多種視角,以實現(xiàn)更全面的建模效果。
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    揭秘AppCube,一站低代碼開發(fā)利器,體驗15分鐘完成企業(yè)大屏應用開發(fā)。
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    Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一種分布機器學習框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是聯(lián)邦學習進階課程,介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布算法進階:FedOpt和FedMDGA。
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    本課程主要介紹集中式和分布的GaussDB SQL調(diào)優(yōu)的基本原理和工具,同時將通過多個案例介紹常見的調(diào)優(yōu)方法。
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    本實驗指導用戶搭建和使用Kafka集群。實驗通過創(chuàng)建分布消息服務Kafka版實例,命令行方式模擬生產(chǎn)和消費消息,同時介紹Kafka管理工具Kafka Manager的基本功能,讓用戶能夠?qū)W會如何使用Kafka進行系統(tǒng)間的通信。
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    想學習當下熱門的分布消息系統(tǒng)Kafka?華為云專家傾囊相授,5節(jié)精編實戰(zhàn)課,帶你從零基礎入門到實戰(zhàn)操作,輕松玩轉(zhuǎn)Kafka。
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    時代在變,研發(fā)模式也在變,云應用開發(fā)大勢所趨,本次課程將手把手教您學會如何基于華為云DevStar和API,實現(xiàn)一站代碼模板、代碼倉、流水線、部署發(fā)布、運維治理等,快速生成云應用Demo,讓云應用開發(fā)更簡單高效。
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總條數(shù):105