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活动伊始，马宇驰用生动的比喻和通俗易懂的语言，讲述了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他介绍到，在实际场景中，过多的代码重复、冗余以及不具备可扩展性，会极大地影响项目开发的速度和质量，代码大模型便能有效解决此类问题。 华为云CodeArts Snap智能编程助手即为华为代码大模型的应用案例来自：百科![]()
64、ARM32硬件架构；自动输出签名防伪冒的认证报告，判断硬件是否具备IoTEdge运行条件；认证成功的硬件，认证报告可作为上架边缘硬件市场的依据；硬件安装IoTEdgeCore后，测试套件满足本地运行的运维管理、测试自检、设备模拟器。帮助硬件厂商，更简单的做边缘硬件认证，上架来自：专题![]()
X86、ARM架构的各种硬件。 软件标准化 统一框架架构，与硬件松耦合。除了华为推荐的系列化硬件之外，亦可对接通用服务器，支持边缘服务可插拔。 应用生态化 开放的架构支持第三方服务集成，支撑全场景定制化解决方案的实现，提供丰富的应用生态沃土。 边缘计算在物联网领域的应用 IoT边来自：专题![]()
物联网平台为您提供海量设备的接入和管理能力，您能便捷高效的接入各种形态的终端设备，还能在云端进行丰富完备的设备管理。但是云端物联网平台，离终端设备较远，且终端设备本身又不具备强大的计算能力，对于实时性要求较高的场景，云端因网络延时、网络拥塞等原因导致问题处理不及时；以及物联网设备数据量大，如果全部上报云端，数据传输成本也高。来自：专题![]()
物联网与边缘计算的关系 物联网与边缘计算的关系 物联网平台可以提供海量设备的接入和管理能力，能便捷高效的接入各种形态的终端设备，还能在云端进行丰富完备的设备管理。但是云端物联网平台，离终端设备较远，且终端设备本身又不具备强大的计算能力，为了能够快速对物联网传感器和设备生成的数据进来自：专题![]()
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，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即来自：百科![]()
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