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或者邊緣側(cè)完成部署服務發(fā)布。HyperDL重點突破異構(gòu)計算資源管理調(diào)度、大規(guī)模分布式并行訓練與模型參數(shù)自動優(yōu)化等“AI根技術(shù)”，支持分布式多中心計算集群管理、混合異構(gòu)計算資源多任務調(diào)度、視覺/語音/文本多領(lǐng)域模型開發(fā)以及云-邊-端全場景協(xié)同應用等能力，并全面適配海光DCU、寒武紀來自：其他
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華為云計算 云知識 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫服務器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風險。 缺點 雙主機都接受寫數(shù)據(jù)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙來自：百科造個性化自適應學習平臺，實現(xiàn)課內(nèi)學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理， 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自：百科![]()
軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓課程，快速完成學習覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題![]()
/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL來自：專題![]()
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GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類 時間：2021-05-25 16:32:28 存儲與備份 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類如下圖。 Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3。 Block：精簡配置、快照、克隆。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 DRS多活災備能力特點 DRS多活災備能力特點 時間：2021-05-31 16:14:29 數(shù)據(jù)庫 DRS的多活災備能力，通過異地近實時的數(shù)據(jù)同步可以實現(xiàn)跨區(qū)，跨云，本地和云、混合云之間數(shù)據(jù)庫形成災備關(guān)系，提供一鍵主備倒換、數(shù)據(jù)比對、時延監(jiān)控、數(shù)據(jù)補齊等容災來自：百科![]()
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手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)來自：百科![]()
重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準確性，推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基于該數(shù)據(jù)集開發(fā)、訓練模型，并將模型部署在華為云Mo來自：百科![]()
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