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来自：专题华为云学院 数据库设计基础 HCIA- GaussDB 系列课程。本课程主要介绍数据库设计的方法基础及相关概念。 立即学习 最新文章 替换Volca来自：百科
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来自：百科云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。来自：百科
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际化形象的优选。 四、【.cc域名】 .cc域名具有和.com，.net及.org完全一样的性质、功能和注册原则(适合个人和单位申请)。cc是英文“ Commercial Company”(商业公司)的缩写，含义明确、简单易记。 .cc域名资源丰富，商业潜力大，新一代的互联网用户已经接受并采用来自：专题![]()
技术能力：了解华为MRS相关技术，了解用户消费行为分析流程 认证价值：了解网站用户消费行为思路及相关技术原理，提升大数据分析的能力 认证课程详情 大数据分析与应用知识图谱 包含大数据入门、大数据分析、大数据平台应用、大数据分析工具讲解等相关课程及培训内容 大数据在线课程学习 01 初学者入门课程 初学者入门课程来自：专题![]()
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基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备来自：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![]()
护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后，需要在方案内容中填写必要的配置信息，然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外，每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单，便于后期维护。来自：专题![]()
AI应用来源包括：自动学习中构建模型生成、Workflow中构建的模型生成、开发环境Notebook中调试保存的镜像导入、训练作业训练完成的模型导入、本地构建推理镜像并上传至SWR导入、本地准备的模型包上传至 OBS 导入、ModelArts平台提供的模型模板导入、AI Gellary市场订阅的模型及从其他EI云服务订阅AI应用等。来自：专题![]()
机器学习类型的模型配置文件示例。 • 使用自定义依赖包的模型配置文件示例 请参见ModelArts官网文档，模型配置文件编写说明章节中的使用自定义依赖包的模型配置文件示例。 帮助文档 模型推理代码编写说明 本章节介绍在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明。 推理代码编写指导来自：专题![]()
建议您在域名上花一点心思 保护企业品牌，从域名开始 大中型企业、知名品牌企业 为防止他人恶意抢注、恶意使用品牌域名，建议您一并注册品牌相关的汉语拼音、英文全拼、英文缩写等 建议您同时注册最常用的几个后缀 互联网息息相关的投资领域 域名投资者 域名投资者可以注册、购买有价值的域名，然后通过转让域名获利来自：专题![]()
基本功能。 模型调优利器：ModelArts模型评估诊断 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务，提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时，会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估，获得每个数据特征对评估指标的敏感度，并给出优化建议。 数据仓库服务的“千里眼、顺风耳”来自：专题![]()
支持自定义业务元模型，批量导入业务元数据，关联业务和技术元数据、全链路的血缘管理和应用。 图6全链路数据血缘 数据地图 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 在数来自：百科![]()
华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模来自：百科![]()
。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在来自：百科
