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- 主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 內(nèi)容精選 換一換
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特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，來(lái)自：專題大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用入門 大數(shù)據(jù)入門培訓(xùn)，在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 基礎(chǔ)課程 通過(guò)體系化的 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始，到華為大數(shù)據(jù)來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理 框架是什么 數(shù)據(jù)治理框架是什么 時(shí)間：2020-09-09 10:31:46 數(shù)據(jù)是企業(yè)核心資產(chǎn)，企業(yè)需要建立起數(shù)據(jù)字典，有效管理其日益重要的數(shù)據(jù)和信息資源；同時(shí)建立數(shù)據(jù)持續(xù)改進(jìn)機(jī)制，來(lái)不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)被有效管理，以支撐企業(yè)管理簡(jiǎn)化來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)的安全框架 數(shù)據(jù)庫(kù)的安全框架 時(shí)間：2021-05-31 10:24:36 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 從廣義范圍來(lái)看， 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 框架可以分為網(wǎng)絡(luò)層、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)這3個(gè)層次。 1. 網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要由加密技術(shù)，防火墻技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)等。來(lái)自：百科
- 主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 更多內(nèi)容
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深圳MES系統(tǒng) 深圳MES系統(tǒng) 聚焦行業(yè)化，深度專業(yè)化的MES系統(tǒng)，滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 聚焦行業(yè)化，深度專業(yè)化的MES系統(tǒng)，滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 歐軟云MES立即購(gòu)買 免費(fèi)試用來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 與自建Hadoop對(duì)比 MRS與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來(lái)自：百科![]()
結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來(lái)自：百科![]()
節(jié)約存儲(chǔ)成本。 2.統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺(tái)設(shè)計(jì) 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場(chǎng)主流芯片，可覆蓋主流監(jiān)控場(chǎng)景需求。 針對(duì)端側(cè)芯片提供模型轉(zhuǎn)換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場(chǎng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)主流通信協(xié)議解讀 物聯(lián)網(wǎng)主流通信協(xié)議解讀 時(shí)間：2022-11-08 11:51:12 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ：通信協(xié)議又稱為傳輸協(xié)議，用于定義多個(gè)設(shè)備之間傳播信息時(shí)的系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)。通信協(xié)議定義了設(shè)備通信中的語(yǔ)法、語(yǔ)義、同步規(guī)則和發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)的處理原則，可以理解為機(jī)器之間使用的語(yǔ)言。來(lái)自：百科![]()
通過(guò)體系化的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)認(rèn)證指南，幫助您深度了解“大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”。 了解詳情來(lái)自：專題![]()
工具包。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握?qǐng)D像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來(lái)自：百科![]()
ow、MXNet等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 時(shí)間：2020-09-09 10:36:02 數(shù)據(jù)治理可以采用集中化（全時(shí)投入）和虛擬化（部分投入）混合的組織模式。結(jié)合具備專業(yè)技能的專職數(shù)據(jù)治理人員和熟悉業(yè)務(wù)和IT系統(tǒng)的已有人員，在運(yùn)作上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理團(tuán)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等來(lái)自：百科![]()
T全場(chǎng)景分析能力一站式開(kāi)發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開(kāi)放接口，包括REST, JDBC,ODBC，與主流BI可視化工具無(wú)縫對(duì)接；支持主流語(yǔ)言SDK；與OC Studio深度集成，Studio可自動(dòng)同步數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集；與AI平臺(tái)協(xié)同，提供AI模型訓(xùn)練及推理分析能力。 文中課程來(lái)自：百科![]()
DRS中的遷移對(duì)比 DRS中的遷移對(duì)比 時(shí)間：2021-05-31 17:06:58 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS中的遷移可以進(jìn)行對(duì)比。分為對(duì)象級(jí)對(duì)比和數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比。對(duì)比可以隨時(shí)取消。 1. 對(duì)象級(jí)對(duì)比 在宏觀上對(duì)比數(shù)據(jù)對(duì)象是否缺失。包括數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等。 2. 數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比 詳細(xì)校來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模來(lái)自：百科![]()
?支持深入掃描，可連接到服務(wù)器進(jìn)行OS檢測(cè)，進(jìn)行多維度的漏洞、配置檢測(cè)。 ?涵蓋主流的的中間件，支持標(biāo)準(zhǔn)Web業(yè)務(wù)弱密碼檢測(cè)、Web容器、數(shù)據(jù)庫(kù)等弱口令檢測(cè)。 ?支持主流Web容器、前臺(tái)開(kāi)發(fā)框架、后臺(tái)微服務(wù)技術(shù)棧的版本漏洞和配置合規(guī)掃描。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院?????來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科
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