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- 深度學(xué)習(xí)模型 多特征 回歸 內(nèi)容精選 換一換
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軟件應(yīng)用，底層的軟件開發(fā)顯得愈發(fā)內(nèi)斂與低調(diào)。其實，這些鮮少被討論的軟件開發(fā)環(huán)節(jié)，才是企業(yè)數(shù)字化高速發(fā)展的重要推動者。 當(dāng)前企業(yè)都在思考，在多團隊規(guī)?；瘡?fù)雜作業(yè)時，如何兼顧研發(fā)質(zhì)量與效率，讓企業(yè)專注自身業(yè)務(wù)？當(dāng)應(yīng)用頻繁迭代，開源或自建開發(fā)系統(tǒng)維護成本和故障率高，企業(yè)又如何能專注業(yè)務(wù)創(chuàng)新？來自：專題低代碼開發(fā)基于可視化開發(fā)的概念，結(jié)合了云原生和多終端體驗技術(shù)，它可以在大多數(shù)業(yè)務(wù)場景中，幫助企業(yè)顯著的提升效率。同時為專業(yè)開發(fā)者提供了一種全新的高生產(chǎn)力開發(fā)方式，讓不懂代碼的人通過“拖拉拽”開發(fā)組件來完成應(yīng)用程序的構(gòu)建。從某種意義上說，低代碼可以彌補日益擴大的專業(yè)技術(shù)人才缺口，同時也可以促進企業(yè)與技術(shù)之間深度協(xié)作的最終敏捷形式。來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)模型 多特征 回歸 相關(guān)內(nèi)容
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模分布式并行訓(xùn)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(wù)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(yīng)用等能力，并全面適配海光DCU、寒武紀(jì)MLU、昇騰NPU等國產(chǎn)AI芯片，可實現(xiàn)大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練和高性能推理服務(wù)來自：其他、Anthropic、盤古大模型等），構(gòu)建異構(gòu)模型協(xié)同的AI生態(tài)。 智能交互升級，打造極致用戶體驗 精準(zhǔn)問答：基于語義檢索與上下文理解，提供來源可溯、置信度可視的答案，準(zhǔn)確率提升40%。 多輪對話：結(jié)合歷史交互動態(tài)優(yōu)化輸出，支持復(fù)雜問題拆解與任務(wù)型對話（如流程審批、數(shù)據(jù)分析）。 一鍵發(fā)布，一問即答，快速賦能業(yè)務(wù)場景來自：百科
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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(wù)器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風(fēng)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![]()
功能豐富：提供數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護三大功能，一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。 超低誤報：整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫，疊加機器學(xué)習(xí)模型+評分機制，誤報率遠(yuǎn)低于平均水平。 防護實時：采用反向代理部署架構(gòu)，真正做到實時阻斷惡意請求。 精細(xì)控制權(quán)限:弱耦合機制，不修改用戶權(quán)限的同時，實現(xiàn)細(xì)粒度權(quán)限控制。來自：百科![]()
09:51:41 華為HiLens 為端云協(xié)同多模態(tài)AI開發(fā)應(yīng)用平臺，提供簡單易用的開發(fā)框架、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、豐富的AI技能市場和云上管理平臺，對接多種端側(cè)計算設(shè)備。 1.端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場景，節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對來自：百科![]()
呢？ 首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動多模型，搭載更多算力，且分布式訓(xùn)練性能更快，成本低，性價比更高；其次ModelArt是一站式的 AI開發(fā)平臺 ，流程更簡單，數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實訓(xùn)平臺、基于實際案例開發(fā)的課程資源來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會話層、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，來自：百科![]()
行作為一個記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。（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） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù)，有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(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，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進行對接。來自：百科![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌來自：百科![]()
目標(biāo)檢測技術(shù)在隱私合規(guī)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature來自：百科![]()
提供數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護三大功能，一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。 超低誤報 整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫，疊加機器學(xué)習(xí)模型+評分機制，誤報率遠(yuǎn)低于平均水平。 防護實時 采用反向代理部署架構(gòu)，真正做到實時阻斷惡意請求。 精細(xì)控制權(quán)限 弱耦合機制，不修改用戶權(quán)限的同時，實現(xiàn)細(xì)粒度權(quán)限控制。來自：百科![]()
支持二次微調(diào)，實現(xiàn)領(lǐng)域知識累積，提供特征重要性等結(jié)果輔助分析能力 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用來自：產(chǎn)品![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 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來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來自：百科![]()
場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，對云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自：專題![]()
場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，對云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自：專題
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