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实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介来自：百科
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华为云计算 云知识 ROMA Connect在工业互联网集成上的应用 ROMA Connect在工业互联网集成上的应用 时间：2020-09-21 15:16:57 制造业数字化转型中有几类典型问题： 难以集成设备数据与环境数据 多品牌、多种类的生产设备要实现实时监控管理，则设备来自：百科![]()
（1）安卓手机可以在安卓市场中搜索“google authticator”，或者直接下载 Google Authenticator.apk 到手机上安装。 （2）苹果手机可以在苹果市场上搜索“google authticator”，安装。 使用步骤：打开 google authticator来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 动态精选｜华为云全域Serverless 8月更新盘点 动态精选｜华为云全域Serverless 8月更新盘点 时间：2024-09-20 10:37:24 【摘要】 近年来，华为云持续构筑全域Serverless云服务，推出了一系列竞争力领先的Serverl来自：百科![]()
如何配置健康检查异常必需的安全组规则 ELB的健康检查通过向后端服务器发起心跳检查的方式来实现。独享型负载均衡在检查过程中使用ELB所在的VPC地址通信；共享型负载均衡在检查过程中使用内网地址100.125.0.0/16通信。 对于独享型负载均衡，为确保健康检查正常进行，您需要确保服务器已经放通ELB所在的VPC来自：专题![]()
单击“开始”，运行框输入“MMC”，回车。 在MMC控制台菜单栏中单击“文件”，选择“添加/删除管理单元”。 在“添加或删除管理单元”对话框，选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理”对话框，选择“计算机账户”，单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框，单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框，单击“确定”。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 华为云分布式消息服务DMS 9月新动态上线啦! 华为云分布式消息服务DMS 9月新动态上线啦! 时间：2024-09-29 14:59:57 分布式消息服务RabbitMQ Kafka DMS 【摘要】 RocketMQ 5.X专业版、kafka 监控大屏、C来自：百科![]()
手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间：2021-04-27 14:56:49 内容简介： 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编来自：百科![]()
发者都能依托这些公共模型快速实现，从而专注于业务逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复来自：专题![]()
py 必选：模型推理代码，文件名称固定为customize_service.py, 只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 在AI Gellary中订阅模型 在AI Gallery中，支持订阅官方发布或者他人分享的模型，订阅后的来自：专题![]()
ModelArts 模型包规范 ModelArts 模型包规范 ModelArts在AI应用管理创建AI应用时，如果是从 OBS 中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。模型包规范适用于单模型场景，若是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts在AI应用管来自：专题![]()
华为云计算 云知识 查询负载均衡详情ShowLoadbalancer 查询负载均衡详情ShowLoadbalancer 时间：2023-09-26 14:09:36 API网关 云计算 功能介绍 根据指定负载均衡器ID，查询负载均衡器详情。 调试 您可以在API Explorer中直接运行调试该接口。来自：百科![]()
器组或者从ELB的后端云服务器组移除。负载均衡实例会根据流量分发、健康检查等策略灵活使用E CS 实例资源，在资源弹性的基础上大大提高资源可用性。 使用ELB消除单点故障 对可靠性有较高要求的业务，可以在负载均衡器上添加多个后端云服务器。负载均衡器会通过健康检查及时发现并屏蔽有故障的来自：专题![]()
隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。来自：百科
