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    从其他 数据库迁移 也能使用MySQL生态的语法、工具,降低开发、学习成本。基于原生MySQL,在100%兼容的前提下进行大量内核优化,以及开源加固,开源生态,商用能力。 云数据库 TaurusDB应用场景 金融行业 互联网行业 金融行业 金融行业高安全要求 金融行业对于数据安全和可靠性有非常严格的要求,RPO=
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    15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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    给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。 1、数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。
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    1、训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS Turbo,训练过程中写入到SFS Turbo的Checkpoint数据异步导出到OBS,均不占用训练任务时长。 2、SFS Turbo和OBS存储服务之间数据直接导入导出,无需部署外部数据拷贝机器及工具。 4 冷热数据自动流动,降低存储成本 1、SFS
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    ,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还
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