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位构建产品质量防护盾，是各行业保障产品高质量的重要课题。 如何保障软件质量？保障高质量的产品研发，需要在软件开发生命周期中实现有效的质量管理与控制，让缺陷在开发、测试、部署各阶段无处遁形。从华为公司自身实践来看，需要从代码质量、CI/CD流程质量、持... 引子 质量是产品的生命来自：百科职业发展：职业路径；职业发展规划；就绪计划。 持续提升：学习成长地图；在线学习；评估与反馈；绩效评价。 用友NC智慧协同解决方案 帮助企业在云服务时代打破沟通壁垒、促进业务协作，提高管理和工作效率，实现社交化沟通与分享，赋能员工与团队、激发组织活力；实现统一工作入口，企业数据深度连接的平台；打造企业协作和高来自：百科
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央国企数字化从业务上云迈向深度用云 央国企数字化从业务上云迈向深度用云 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展，用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云，充分发挥云的价值，实现跨越式发展。 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展，用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云，充分发挥云的价值，实现跨越式发展。来自：专题个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学来自：专题
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华为云DevSecOps质量效能白皮书 目录 01 华为云DevSecOps质量效能体系综述 1.1 DevSecOps质量效能简述 1.2 DevSecOps质量效能现状 1.3 华为云DevSecOps质量效能方法论模型 1.4 基于价值流创造的华为云DevSecOps质量效能体系及特点来自：专题![]()
赛题为：“爱（AI）美食 – 通过小样本学习进行美食识别”。随着越来越多AI应用场景的涌现，在实际开发中，经常会遇到训练样本数量不足的问题。因此，此次大赛赛题的核心是小样本学习技术，通过对大量已知分类的物体特征进行有效学习，然后根据小样本学习技术，对少量新分类图片进行有效特征提取，准确地识别出新的分类。来自：百科![]()
云知识 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 时间：2021-04-08 11:37:24 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接：优学院平台；服务商：北京文华在线教育科技股份有限公司 虽然购买学习卡的操作比较简单，但是同来自：云商店![]()
核心，融合各类教学、学习的资源应用服务，搭建集资源共享、网络教研、互动交流、在线学习为一体的资源公共服务体系，各应用服务间无缝衔接，实现数字教学资源的深度应用，同时为全县教师、学生提供多层次、开放式的互动交流社区，同时辅以各类智能化终端，实现移动化教学、学习。 （3）教育管理公共服务平台来自：云商店![]()
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这款商品基于现代汽车工厂的精益理念与数字化技术，助力零部件及各类离散制造企业实现数字化精益管理，提高生产效率和质量。 这款商品基于现代汽车工厂的精益理念与数字化技术，助力零部件及各类离散制造企业实现数字化精益管理，提高生产效率和质量。 依柯力云MES实施服务 柔性生产 - 柔性化生产协同 这款商品采用配置式工厂来自：专题![]()
华为云计算 云知识 提升软件质量？为什么不试试华为云CodeArts Check 提升软件质量？为什么不试试华为云CodeArts Check 时间：2023-02-20 17:04:32 云缓存Redis是一种在线的缓存服务，它目前已经得到了广泛的应用，但是有些朋友对它还比较陌来自：百科![]()
API提高API质量 CodeArts API提高API质量 CodeArts API致力于提升API质量，其核心策略和功能围绕API的全生命周期管理展开，确保API不仅符合设计规范，而且在功能、性能、安全及维护性上达到高标准。 CodeArts API致力于提升API质量，其核心策略来自：专题![]()
智能标注有两种类型： “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习，难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。同时，可选择“快速型”或“精准型”的算法类型。“快速型”仅使用已标注的样本进行训练；“精准型”会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。来自：百科![]()
集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库是存储和管理各类型专用来自：其他![]()
+FN)，即混淆矩阵中某一列预测正确的个数除以该列的样本和。 精确率 精确率，正确预测的正例数和预测正例总数的比值，这个值越大代表误检的概率越小。计算公式P=TP/(TP+FP)，即混淆矩阵中某一行预测正确的个数除以该行的样本和。 F1值 精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=来自：百科
