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  • 深度學習模型封裝成服務 內容精選 換一換
  • 您可以通過調用新建轉碼任務接口，將參數“upsample”設置為“1”開啟上采樣，將低分辨率的視頻轉碼成高分辨率的視頻。 音視頻轉碼后的視頻如何下載 音視頻轉碼后，您可以在 媒體處理 控制臺跳轉到轉碼視頻存儲的 OBS 桶中，然后下載即可。 登錄媒體處理服務臺。 在左側導航樹中選擇“媒體處理 > 轉碼”，進入轉碼管理頁面。
    來自：專題
    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉
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  • 語音合成 后返回一組Base64編碼格式的語音數據，用戶需要用編程語言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數據解碼成byte數組，再保存為wav格式的音頻。 語音識別 是否支持離線使用？ 暫時不支持離線使用。 語音識別如何收費？ 語音服務收費是按照調用接口的次數或者時長來計算費用，詳細收費明細請參見價格計算器。 支持兩種計費方式：
    來自：專題
    云知識 概念數據模型 概念數據模型 時間：2020-11-16 15:16:42 概念數據模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數據出發(fā)，抽象出關鍵的業(yè)務實體，并描述這些實體間的關系。 數據庫概念模型實際上是現實世界
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  • 華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間：2021-06-02 10:32:53 數據庫 根據實體的特點，邏輯模型中的實體劃分為兩類： 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實體，可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    系統默認提供內網IP地址。當應用部署在彈性云服務器上，且該彈性云服務器與 GaussDB 實例處于同一區(qū)域，同一VPC時，建議單獨使用內網IP連接彈性云服務器與GaussDB實例。 公網連接 不能通過內網IP地址訪問GaussDB實例時，使用公網訪問，建議單獨綁定彈性公網IP連接彈性云服務器（或公網主機）與GaussDB實例。
    來自：專題
    Web應用防火墻 對網站流量進行惡意特征識別及防護，將正常、安全的流量回源到服務器。避免網站服務器被惡意入侵，保障業(yè)務的核心數據安全，解決因惡意攻擊導致的服務器性能異常問題。網站程序的正常，強依賴的安全產品。 這些說明是說,硬件的能力屬于云服務器廠商,web防火墻的功能: 1、Web應用攻擊防護，通
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    2020華為軟件精英挑戰(zhàn)賽成渝賽區(qū) 2020華為軟件精英挑戰(zhàn)賽成渝賽區(qū) 時間：2020-12-28 09:53:14 華為軟件精英挑戰(zhàn)賽是華為公司面向在校大學生舉辦的大型軟件競賽，2020年正式賽分初賽、復賽、總決賽三個階段。參賽者需要按照各自學校所在城市，選擇對應賽區(qū)進行報名。本賽區(qū)是成渝賽區(qū)，
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間：2021-07-01 15:13:21 數據庫管理 數據庫 安全管理 數據庫安全 服務 安全控制 在數據庫應用系統的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數據 -> 有意非法活動 用戶身份驗證，限制操作權限
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    云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數據，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現了一種構造、編排、優(yōu)化、封裝以及硬件適
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間：2021-06-02 14:39:14 數據庫 反范式處理也叫非正則化處理，就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式，或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā)，物理模型是以性能為出發(fā)點，
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數據庫 在建設數據庫的邏輯模型時，應當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設計流程設計邏輯數據模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關系；
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    需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：掌握學習算法定義與機器學習的流程；了解常用機器學習算法；了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    語音合成后輸出的音頻格式是什么 語音合成后返回一組Base64編碼格式的語音數據，用戶需要用編程語言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數據解碼成byte數組，再保存為wav格式的音頻。 是否支持aac格式 語音轉文字 是否支持aac格式的語音文件轉文字？ 一句話識別 和錄音文件識別以及實時
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    作流式的封裝，向導式開發(fā)讓用戶用最小的成本把平臺用起來，直接生成模型和應用，匹配業(yè)務場景。 AI Gallery是為AI場景打造的資產共享和交易的平臺，支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經沉淀了超過5000個模型資產，讓
    來自：百科
    AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理
    來自：專題
    ，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過
    來自：百科
    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數據庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數據模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標數據模型（層次、網狀、關系、面向對象），轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數據庫
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    09:28:38 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
    來自：百科
    模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    快速標注大量數據。6. 提供模型管理和推理服務：AI Studio的模型工廠提供模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉換、版本控制和模型組合等功能。推理中心提供適配不同模型的推理服務，支持中心推理和邊緣推理，幫助企業(yè)統一管理、監(jiān)控和運維推理服務。7. 提供可視化資源監(jiān)控和系統管理：AI
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