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经进入万物互联的社会,物联网的本质就是利用通信技术把人与物、物与物连接,我们比较熟悉的无线通信技术包括WIFI、蓝牙、ZigBee等短距离无线通信技术、2G、3G、4G等移动蜂窝通信技术以及低功耗、广覆盖的LPWA技术(如NB-IoT,Lora)等。几种技术的区别与联系如下:1598323233306045657
活动以“端云协同 创新生态”为主题,将公布云商店和伙伴的优秀硬件云服务,分享伙伴和客户的最新合作成果和实践经验,探讨企业数字化转型的成功案例。
三维重建的技术迭代更新是非常快的,同样是点云匹配算法,三个月的改进是很明显的。然而传统的三维重建系统,都是一套软件用几年。集群管理软件、重建算法软件的版本升级,都需要中断作业,软件的重新安装,都困难重重。 华为云三维重建服务,采用全云化方式构建,用户不需要任何操作,使用的永远都是最新的版本。因为云端
请问有没有esp8266和华为云通信上传数据的开发文档求求了。
带了便利的同时,对运维也提出了更高的要求。传统运维到云原生2.0场景运维有诸多区别,传统运维在基础资源方面工作量较大,需要自行构建运维系统,同时又难以进行基础设施维度的弹性扩容。而在云原生2.0场景下,基础资源运维大多由云厂商提供,所以用户可以有更多的精力来关注业务本身的运维,与
图技术的云化,可以推动AR地图产业成为线下经济的新支点。 这些技术都来自华为长期的技术积累与反复打磨,不仅可以极大提升开发者的使用价值与开发效率,更能够为华为云开发者提供终端云的流量入口与多样化服务。从端侧的技术到云上的产业机遇,再到移动第三极的HMS流量加持,今年华为云在全联接
Mechanism)会给输入序列的每一个元素分配一个权重,这样在预测“你”这个字的时候输入序列中的“you”这个词的权重最大,从而实现了软对齐。传统的注意力公式如下。第一条公式中ej和di分别是encoder和decoder的隐状态,其余是可学习的参数;得到的通过softmax操作得到
要节能,首先需要有一个能耗预测模型。建立一个好的模型,是预测如何调节制冷系统节能的一个良好开端。但面向工业控制领域的预测模型,与预测股票走势,或者是地铁人流量的模型有一个比较大的区别:对安全的控制。毕竟安全生产是第一位的,省电省钱才是第二位的。 所以NAIE数据中心节能预测模型不是一个简单的、独立的模型,而是一套
是一种监督学习技术,可同时考虑多个变量的信息。不过,SVM-MVPA 在高维数据中的表现欠佳,往往依赖于专家选择 / 提取特征的结果。因此,作者在本研究中探索了一种开放式的大脑解码器,它使用的是人类的全脑神经成像数据。相对应的,具有非线性激活函数的 DNN 的分层结构使其能够学习比传统机器学习方法更复杂的输出函数
模型的管理以及其跟执行优化的耦合也是执行引擎的核心挑战之一。利用 CPU+GPU 异构硬件实现训练和推理加速。DB 和 AI 通常需要不同的计算能力和硬件,需要充分利用多样化的计算能力。最终目标是充分利用 x86、ARM、GPU、NPU、加速器等多种计算能力。文章来源:公众号数据和云
转型的过程中通过充分的调研和测试,选择华为云GaussDB数据库对其业务系统进行迁移和改造,持续推进多项数据库核心技术的验证和应用,为我国金融行业数字化变革提供了有益借鉴。 ▶携手共进,满足中国农业银行业务需求 为满足数字化转型和业务发展需求,中国农业银行选择了华为云Ga
出现问题的原因 Windows 与 Linux 看待系统硬件时间的方式是不一样的:Windows把计算机硬件时间当作本地时间(local time),所以在Windows系统中显示的时间跟BIOS中显示的时间是一样的。Linux/Unix/Mac把计算机硬件时间当作 UTC,
s真的是一个对象存储系统。对于存储之外的一些额外操作功能都没有。比如想以缩略图的方式查看一批图像在obs里面就看不到。然后我们的数据集一般来源都来自于obs。那么从obs同步过来之后,这些数据比如说图片就存储在modelarts本地了吧?MOdelarts本地的存储空间大概有多大呢?这个我平时倒是没有注意到,在哪里有说明?
v3为了在保证速度的同时实现更高的定位准确率,采用了更为复杂的网络结构。 相较于此前的网络,YOLOv3的改进之处包括多尺度预测(FPN)、更复杂的网络结构DarknetG53、取消softmax作为候选框分类,这些都使得YOLO v3的速度更快,准确率也有相应提高。与需要数千张单一目标图像的RCNN不同
多训练数据其实也没什么用处,至少这不是更有效的方法,所以大家要清楚存在的问题是偏差还是方差,还是两者都有问题,明确这一点有助于我们选择出最有效的方法。第二点,在机器学习的初期阶段,关于所谓的偏差方差权衡的讨论屡见不鲜,原因是我们能尝试的方法有很多。可以增加偏差,减少方差,也可以减
消息层、操作层和内容层。其中最上层的内容层承载了各种配置数据和状态数据,使用Yang语言进行建模,最终传输呈现为XML文件。那么Yang文件和XML文件是如何转换的,数据是怎么传输的呢,如下图所示:在Yang模板中对应的字段填充上要下发的数据。按照Yang和XML的转换规则,将Y
iable scoping)、占位符等。另外还需要更多的样板代码才能让一个基本的模型运行。所以TensorFlow的上手时间,肯定要比PyTorch长。pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图,对比静态的 Tensorflow, 它能更有效地处理一些问题。当然TensorFlow2
物联网连接万物实际上是连接各种各样的智能设备,规模庞大且多样化。物联网智能设备的核心是中央处理器(CPU)或微处理器(MCU),它相当于智能设备的“大脑”,负责进行各种处理、实现各种智能功能、也负责与外界的数据通信。近年来,物联网快速发展,产品智能化需求越来越多,传统设备、智能家具和工业智能化升级成
一.传统的漏洞挖掘方法 演讲题目: 数据流敏感的漏洞挖掘方法内容摘要: 模糊测试近年来成为安全研究人员的必备的漏洞挖掘工具,是近年来漏洞披露数量爆发的重要推手。然而,模糊测试工具在种子生成、选择、变异、测试、评估、反馈等多个环节都存在一定的盲目性和随机性