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- 通信网络可靠性模型 内容精选 换一换
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什么是设备接入IoT通信协议 通信协议又称为传输协议，用于定义多个设备之间传播信息时的系统标准。通信协议定义了设备通信中的语法、语义、同步规则和发生错误时的处理原则，可以理解为机器之间使用的语言。 在物联网场景中，通信主要发生在设备和 物联网平台 之间，由于大部分物联网设备都是资源受来自：专题来自：百科
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DeepSeek-R1蒸馏模型部署及体验 DeepSeek-R1蒸馏模型部署及体验 在MaaS平台上，DeepSeek-R1蒸馏模型已经部署上线，开发者可以通过在线体验或API调用来使用这些模型。开发者可以在MaaS平台上轻松部署和使用这些模型，以满足不同场景下的需求。 在Maa来自：专题![]()
华为云计算 云知识 数据库关系模型里的码是什么 数据库关系模型里的码是什么 时间：2021-06-02 10:25:26 数据库 码是关系模式中的一个重要概念，有些材料也称为键，或者键码。 设K为R中的属性或属性组合，如果U对于K完全函数依赖，则K为R的候选码。 如果候选码多于一来自：百科![]()
云知识 华为云ModelArts模型管理和部署上线 华为云ModelArts模型管理和部署上线 时间：2020-11-26 10:22:28 本视频主要为您介绍华为云ModelArts模型管理和部署上线的操作教程指导。 步骤： 准备数据-创建训练作业-模型管理-部署上线。 云监控服务来自：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![]()
RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ通过消息的持久化和确认机制来保证消息的可靠性。消息持久化可以将消息写入磁盘，即使在RabbitMQ发生故障时也能够恢复消息。而确认机制可以确保消息被成功接收和处理。 RabbitMQ通过消来自：专题![]()
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![]()
获取客户端IP功能 监听器开启“获取客户端IP”功能后，负载均衡器和后端服务器之间直接使用真实的IP进行通信。 独享型负载均衡和应用型负载均衡（共享型）默认开启“获取客户端IP”功能，不支持关闭。 网络型负载均衡（共享型）支持开启或关闭“获取客户端IP”功能。 约束与限制 开启“获取客户端IP来自：专题![]()
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![]()
BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自：专题![]()
模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config来自：专题![]()
CDN 产品介绍 什么是CDN网络加速服务 CDN是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络，通过在网络各处部署节点服务器，实现将源站内容分发至所有CDN节点，使用户可以就近获得所需的内容。 CDN服务工作原理 CDN通过一组预先定义好的策略(如内容类型、地理区域、网络负载状况等)，将当时来自：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![]()
。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![]()
智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设来自：专题
