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张玉云提到了华为云IoTDA云服务，其提供的物模型概念，可以很轻松地完成设备的抽象建模，定义设备的属性/命令，平台侧无需编码就能理解设备。再配合编解码插件，能够适应更多场景要求。 另外，边缘侧可利用华为云提供的SDK完成设备的注册、数据上报等，也很方便。
我们看到，ToB领域正在出现更多可能性，热门技术走向成熟，新兴技术快速成长。比如，与区块链、多云、5G等相比，AIOps（智能运维）虽然算是比较新的赛道，但是发展潜力巨大。资本的助推、AI技术的加持、入局者的增多，都让这一赛道快速火热起来。也许有人会说，IT运维管理（ITOM）不是一直都有吗
本文重点分享Zookeeper脑裂问题的处理办法。ZooKeeper是用来协调（同步）分布式进程的服务，提供了一个简单高性能的协调内核，用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能。 脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper
运维中心的演练服务支持自动化演练吗？
在现代化的企业中工作，我们希望 AIOps（中文资料中也称为“智能运维”——译者注）能强化 IT 运维，使企业在提高性能的同时降低成本、预防 IT 事故并提高业务的敏捷性。但在市场上存在着多种差异化的 AIOps 产品，我们如何能确保所选路线的正确性？一旦决定采用 AIOps，应如何最大化地发挥其作用
伙伴接入OPS运维监控平台的具体操作，与伙伴应用部署场景以及伙伴需要监控的指标相关。伙伴可根据本身情况参照图1和图2中场景，选择对应接入方案，具体实施步骤如下：首先伙伴根据应用的部署场景，例如是否Euler OS操作系统，选择主机接入的对应场景：然后伙伴根据监控指标的实时性要求，设计监控指标上报方式
>摘要：GaussDB(DWS)使用DMS来承载数据库的智能运维体系，提供了数据库运维过程中的监控，分析，处理三大核心处理过程。 本文分享自华为云社区《[GaussDB(DWS) 数据库智能监控运维服务-性能监控指标](https://bbs.huaweicloud.com/blogs
智能医疗方向：药物挖掘：AI助力快速研发个性化药物；健康管理：涉及营养学、身体和精神健康管理；医院管理：目前主要集中在病历的结构化服务；辅助医学研究：辅助生物医学研究者进行研究；虚拟助理：语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等；医学影像：实现医学图像识别、标注、影像三维重建等
chengbowork@163.com 相关文章： 多通道信号分析软件系统多通信号分析软件(MUSIA)功能介绍生物医学信号处理与分析软件系统设计曲线拟合软件离散小波变换用于信号滤波多维特征参数机器学习算法多维特征参数机器学习软件Kohonen自组织特征映射神经网络(环形和球面形网络)矩阵的三维图形显示软件图片浏览软件工具主成分分析
三维游戏领域计算量非常庞大，底层的数学全都是矩阵变换，想要画面精美、内容丰富、游戏实时性搞，这些高难度需求无疑只能选C++语言。比较知名厂商：腾讯、网易、完美世界、巨人网络等。
而且不用截屏，所有参会人在线批注，实时保存批注结论，协同信息不仅仅只在线处理，而是做到了实时传递。把视频会议变成企业远程业务中心是本次新版本的一大亮点。在云会议中用户可以定义角色权限，入会流程，会中控制和分组，灵活配置出面试，采购，调研，审讯，咨询等各种场景。
【交流求助】>> IoT 论坛，问题求助、交流吐槽、分享学习，专家在线等你！华为云IoT，从联接使能、数据使能、生态使能三个维度，提供端边云一体协同的全场景物联网云服务，持续构建万物互联的智能世界。
inputs =[ids(n_sample x max_len) , types(n_sample x max_len) ] 只需要2个二维输入 labels = label(n_sample x max_len x one_hot_num) (转化为noe-hot为可选项目) 三维数据
在论坛的最后华为发布电信站点信息化模型T-BIM（Telecom-Building Information Modeling）技术白皮书，定义电信站点信息化建模规范。
其次，要可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。
同时，增加对部署在Web服务器上的在线编单服务的网址访问监测。 交换机群组主要监控2台虚拟化的核心交换机和4台堆叠的汇聚交换机，主要监控方式是ping，目的是确保网络畅通。
基于数字内容生产线，通过AI的自动建模、AI的语音驱动、AI的渲染加速等技术，打造了华为的第一个虚拟数字人：云笙。
一般来说，LM旨在对单词序列的生成概率进行建模，从而预测后面（或中间空缺的）单词的概率。LM的研究在学术界和产业界都受到了广泛的关注。 例如，最近网络上非常热火的ChatGPT技术，也是大模型的一种应用。
在使用Conv2D进行卷积定义的时候使用到了group的参数，不知道这个参数跟pytorch中的groups的参数是否相同呢？如果是相同的，为什么会出现下面的错误呢？group的值不是只需要保证可以被输入输出的维度整除即可了吗？为什么要保证其必须等输出的维度呀？请大佬解答！下面这是源代码
运维大师讲堂，7天从入门到进阶 想做运维，如何入门毫无头绪？选取工具和平台，不清楚每款产品的功用？面对复杂场景，怎样结合日志、指标及仪表盘等各种数据分析定位？ 云计算时代，随着企业对信息系统的依赖性增强，云上应用的规模与复杂度日趋增长，系统架构复杂、耦合度明显增大，高并发流量对系统造成极大压力
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