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  • 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 推薦系統(tǒng) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 時間:2023-11-08 14:51:16 今年以來,云計算大模型競相涌現(xiàn),數(shù)字技術(shù)賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考:
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    華為云計算 云知識 軟件開發(fā)必讀!華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 軟件開發(fā)必讀!華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 時間:2023-07-27 14:43:25 云計算 軟件開發(fā) 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日,
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  • 抗寫能力強(qiáng) 計算節(jié)點采用多線程設(shè)計,且每個節(jié)點都可寫,高峰期間抗寫能力全面優(yōu)于開源 Redis。 電商大促數(shù)據(jù)庫解決方案 推薦系統(tǒng) 大數(shù)據(jù) - 推薦系統(tǒng) 突破了開源 Redis 緩存場景局限,GeminiDB Redis 接口是一款高可靠、低成本、大容量的持久化 KV 數(shù)據(jù)庫。
    來自:專題
    【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 時間:2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺
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  • 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 推薦系統(tǒng) 更多內(nèi)容
  • 圖像識別 Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種
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    全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
    來自:專題
    央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展,用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云,充分發(fā)揮云的價值,實現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展,用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云,充分發(fā)揮云的價值,實現(xiàn)跨越式發(fā)展。
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    身份統(tǒng)一管理創(chuàng)新與優(yōu)化:華為云 OneAccess 應(yīng)用身份管理服務(wù)的2023年 相關(guān)推薦 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)置環(huán)境實現(xiàn)車桿游戲:環(huán)境介紹 大數(shù)據(jù)分析:人工智能應(yīng)用 購買數(shù)據(jù)建模引擎:購買基礎(chǔ)版 產(chǎn)品優(yōu)勢 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)自定義環(huán)境實現(xiàn)貪吃蛇游戲:環(huán)境介紹與實現(xiàn) 產(chǎn)品類型簡介 準(zhǔn)備工作:創(chuàng)建rf_admin_trust委托(可選)
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    節(jié)點故障秒級完成接管,對業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點同時故障,實例依然可用。 3、性能穩(wěn)定 計算層分布式多線程模型,存儲層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?span style='color:#C7000B'>深度優(yōu)化RocksDB存儲引擎,冷熱分離加速熱點數(shù)據(jù)訪問。全鏈路的性能設(shè)計無處不在,穩(wěn)定可靠。 低成本——價格節(jié)省75%,容量更大 開源Red
    來自:專題
    生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
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    什么是GeminiDB Mongo接口:典型應(yīng)用 什么是 GaussDB (for Mongo):典型應(yīng)用 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)置環(huán)境實現(xiàn)車桿游戲:環(huán)境介紹 新功能發(fā)布記錄:2020年4月 使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)自定義環(huán)境實現(xiàn)貪吃蛇游戲:環(huán)境介紹與實現(xiàn) 方案概述:方案架構(gòu) 典型應(yīng)用:游戲 應(yīng)用場景:文件下載加速
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    聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,尤其是支持高并發(fā)訪問的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用必不可少的基礎(chǔ)服務(wù)之一。 以下舉幾個典型樣例: 1.(電商網(wǎng)站)秒殺搶購 電商網(wǎng)站的商品類目、推薦系統(tǒng)以及秒殺搶購活動,適宜使用Redis緩存數(shù)據(jù)庫。 例如秒殺搶購活動,并發(fā)高,對于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說訪問壓力大,需要較高的硬件配置(如磁
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    了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,尤其是支持高并發(fā)訪問的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用必不可少的基礎(chǔ)服務(wù)之一。 以下舉幾個典型樣例: (電商網(wǎng)站)秒殺搶購 電商網(wǎng)站的商品類目、推薦系統(tǒng)以及秒殺搶購活動,適宜使用Redis緩存數(shù)據(jù)庫。 例如秒殺搶購活動,并發(fā)高,對于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說訪問壓力大,需要較高的硬件配置(如磁
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    所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎勵信號(強(qiáng)化信號)函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征,產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射
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    全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
    來自:專題
    AI能力,圍繞存算分離架構(gòu),擁抱生態(tài),助力企業(yè)“存、算、管、用” 好數(shù)據(jù)。此外,華為云 EI為企業(yè)提供了豐富的 AI應(yīng)用場景,包括智能客服機(jī)器人、智能推薦系統(tǒng)、 語音識別 、圖像識別等。華為云 EI提供的解決方案包括了數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降耗,為企業(yè)降低能源成本;優(yōu)化運(yùn)維管理,提高運(yùn)維效率;結(jié)合業(yè)務(wù)場景和
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    全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
    來自:專題
    全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
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    算態(tài)加密,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費(fèi)時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦
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