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AI开发平台 应用场景 各行各业优秀企业是如何应用AI开发平台的？一起来看看具体的场景。 优化模型性能 灵活定制 提高效率 优化模型性能 AI开发平台内置了丰富的算法组件，支持多种算法框架，可以帮助用户优化模型性能。平台还提供模型训练场和模型仓库，支持训练和运行环境，生成的模型托管于模型来自：专题
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，添加“#”，把该代码注释掉。 在《使用ModelArts中开发工具学习Python（初级）》实验中，可以体验到数值、字符串、列表、元组、字典、集合以及深拷贝、浅拷贝等Python基础数据类型，通过实验建立对Python语言的基础认知，掌握Python的基础语法。华为云AI开发平来自：百科
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返回的共享个数最大值,不指定该参数,默认全部返回。 metadata string query 否 查询共享的metadata信息,由一到多个字典形式组织的键值对组成。 name string query 否 通过共享名称模糊过滤。API 微版本2.36之后支持。 offset integer来自：百科![]()
e时公共可见,设置为false时私有个人可见,默认值为false。 metadata Map 否 创建共享的metadata信息,一到多个字典形式组织的键值对组成,见share_metadata字段说明。 name string 否 共享名称,长度为0~255,只支持英文字母、数字、中划线、下划线。来自：百科![]()
输 CDN 全站加速-协议优化 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下的丢包、时延带来改善，对传输体验要求高，网络接入质量不好的客户可带来较大价值 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下来自：专题![]()
IC传输协议，BBR2.0增强算法， MP-TCP聚合加速以及其他各种协议和算法进行优化来提高端边传输效率，与边云合作Overlay智能路由网络相结合，通过智能时变路由和动态调度来减少网络时延使用户实现极速访问。当前，Net Turbo网络传输优化逐渐被运用到视频、网页、游戏等领来自：百科![]()
15:37:57 内容简介： 随着越来越多的计算资源和智能算法被部署到通信网络和应用场景之中，智能物联网将构建在“数据-算法-算力”的三要素基座上，千差万别的各种行业应用会紧密依赖感知、通信、存储和计算等多层次资源的跨域组织和协作优化。我们认为大规模数据的本地化处理和实时决策能力将逐步来自：百科![]()
路加速，更高效传输 协议优化 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下的丢包、时延带来改善，对传输体验要求高，网络接入质量不好的客户可带来较大价值 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下来自：专题![]()
解决方案基于云平台汇集路、车、人的信息,成为城市交通管理和优化的基础，支撑多种交通业务 AI交通管理：提供丰富的AI算法库，支持AI能力的集成，使能智能视觉分析、智能信号灯配时优化等更多业务场景，提升城市级交通管理和优化水平，提升非现场执法能力 路侧融合感知：连接海量交通终端设备来自：百科![]()
如何根据job_id来查询Job的执行状态，请参考查询Job状态。 异常响应要素 表5 异常响应要素说明 名称 参数类型 说明 error 字典数据结构 提交任务异常时返回的异常信息，详情请参见表1 error数据结构。 表6 error数据结构 名称 参数类型 说明 message来自：百科![]()
OCP与USCP运筹优化算法赛道第一名 在GECCO 2020国际会议中，华为云擎天架构的调度算法团队同时获得OCP与USCP运筹优化算法赛道第一名，算法运行结果刷新了十个文献算例的已知最好结果。 51项国际榜单纪录 华为云擎天架构调度算法团队打破了51项由全球优化算法领域权威机构SI来自：专题![]()
路加速，更高效传输 协议优化 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下的丢包、时延带来改善，对传输体验要求高，网络接入质量不好的客户可带来较大价值 提供HTTP2、BBR 2.0及华为自研收发包算法等协议优化能力，对端侧弱网接入场景下来自：专题![]()
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1.6.0，支持MPI-V3.1标准的并行计算API接口，新增了优化的集合通信计算框架。HyperMPI对数据密集型和高性能计算提供了网络加速能力，使能了节点间高速通信网络和节点内共享内存机制，以及优化的集合通信算法。 使用说明 Decompress the binary package来自：百科![]()
。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市场主流芯片，可覆盖主流监控场景需求。 针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。 4.丰富的技能市场 技能市场预置来自：百科![]()
另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设来自：百科![]()
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