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可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准，不同的指标往往会导致不同的评判结果。 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来自：百科![]()
华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将来自：百科![]()
同业务数据的分层解耦，即保障了灵活性，又保障了时效性，更是实现全局数据的一致性，保障数据的“清洁”，也进一步减轻了数据治理的负担。 · 全生命周期数据开发和数据治理，提高数据质量 数据治理是数据分析正确的前提，数据治理为政企客户提供多源数据的集成，通过数据开发编排实现数据作业的E来自：百科![]()
领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型来自：百科![]()
华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
，从而提升数据质量和易用性。 数据建模： 构建统一的数据模型体系，通过规范定义和数据建模，自顶向下构建企业数据分层体系，沉淀企业数据公共层和主题库，便于数据的流通、共享、创造、创新，提升数据使用效率，极大的减少数据冗余，混乱，隔离，不一致以及谬误等。 数据治理中心-数据架构-功能介绍及使用来自：专题![]()
、关闭、读写、数据更新等。 Converged Algorithms：融合算法库（算法基于具体的业务模型），根据具体业务模型，在端侧MCU进行算法融合，例如环境监测算法、计步算法等，从传统、简单采集算法升级到智能算法，应用直接调用，提升传感数据的业务精准度，降低数据采集时延。 LiteOS传感框架特点来自：百科![]()
云知识 为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 时间：2021-05-24 09:30:54 大数据 鲲鹏多核计算的特点，能够提升MapReduce的IO并发度，加速大数据的计算性能。 大来自：百科![]()
插件应用集成 通用插件开发模型，与预置插件相匹配使用，提高应用程序的灵活性 行业数据分析 对行业结构化数据进行多维度分析，通过数据清洗、数据转换、数据构建进行数理逻辑推算，输出结果，深度挖掘数据规律和背后趋势，更好实现智能决策 盘古CV大模型功能介绍 基础模型 支持图像分类、物体检测来自：专题![]()
华为云计算 云知识 OSI 参考模型的层次是什么？ OSI 参考模型的层次是什么？ 时间：2020-08-10 10:53:21 有 7 个 OSI 层：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 1、物理层：主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，以实现来自：百科![]()
软件开发，而物联网不仅需要考虑应用还需要设计硬件数据采集，网关汇聚，数据物联网传输，端云互动等场景。 设备模型碎片化，物联网系统要与N钟类型的设备协同。应用与设备的业务配合度要求更高，导致设备数据模型私有化，应用与设备紧耦合，模型呈碎片化发展趋势。 行业方案复杂度高，物联网行业解来自：百科![]()
优势在于： 规范化企业组织树模型 基于企业、项目、微服务的企业管理组织树模型，规范化项目运作； 模型标准化 集成环境变量、策略编排及发布资源，打造标准化环境模型，精细化管控企业的研发资源，提高软件的可运维性； 环境分层管理 微服务资源相互隔离，测试环境与生产环境按不同角色进行权限来自：百科![]()
云知识 使用ModelArts开发自动驾驶模型 使用ModelArts开发自动驾驶模型 时间：2020-11-27 10:27:19 本视频主要为您介绍使用ModelArts开发自动驾驶模型的操作教程指导。 场景描述： 数据湖服务提供数据摄取、数据处理等功能。 ModelArts是一个来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外来自：百科![]()
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，当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战，贯穿着数据分析的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同来自：百科![]()
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