检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
<iframe id="embed_dom" name="embed_dom" frameborder="0" style="display:block;width:525px; height:245px;" src="https://www.processon.com/embe
一.课程简介 课程从需求出发，分析了OceanConnect 的重要作用。二.物联网发展面临的挑战 1.新业务上线周期长； 2.标准不统一、集成困难； 3.网络联接复杂；三.OceanConnect 平台优势 1.开放的终端接入 2.提供统一的API接口，方便用户开发应用
课程知识点：1、NB-IoT相对比sigfox和LoRa，构建在蜂窝网络上，部署成本和效率大幅提高，广泛应用在多行业。2、各个无线传输技术对比和应用场景需求心得：目前无线通信领域百花齐放，在各种场景下都有相对成熟的技术在广泛应用，技术很多时候并没有明显的孰优孰略之分，重点是找到适合匹配应用场景的的需求。
摘要：针对云环境下非诚实服务提供商可能伪造服务器地理位置的问题,提出一种云服务器位置定位及安全性验证方案。首先给出了整个方案的系统模型,分析了可能存在的安全威胁,然后在多点定位算法的基础之上,考虑时延波动对结果造成的影响,并赋予相应的权值,提出一种基于加权质心估计的欧几里得度量算法
HiLens端-云协同开发平台HiLens端-云协同人工智能应用的一站式开发平台。开发者可以直接将ModelArts平台中训练好的模型导入HiLens中进行进一步，然后发布为人工智能应用，并推送到HiLens纳管的端侧设备，同时也可以将技能分享到AI技能市场。HiLens平台的主
部署管理为了保证推理服务的可靠性，可扩展性等系统能力，通常需要在应用实例的基础管理能力之上，增加高级的管理能力，下面将介绍几个关键能力。1，集群部署采用集群部署多实例部署，不仅可以同时响应更多的推理请求，而且可以一定程度上保证推理服务高可用。集群部署需要有流量分发的功能，将用户推
人工智能已经有70多年的历史，三个学派，符号主义学派，联结主义学派和行为主义学派，人工智能已经在很多产品和商业场景中国发挥了巨大的作用，如语音识别，人脸识别，机器翻译，数据分析等。人工智能应用特点 灵活性，性能（高效，功耗低，内存小，成本低），鲁棒性，公平性，可解析性，安全性人工
应用部署时需要考虑部署服务的调用形态，按照调用形态不同，可以分为在线服务，异步服务和批量服务等；按照部署资源的位置不同，又可分为云上服务，边缘服务及SDK；按照部署资源的需求不同，可以将应用部署在不同规格的硬件集群上，下面将重点介绍其中一些主要的部署形态。部署类型1，在线推理服务
数据集见附件标签类型选择离散型，标签列选择attr_7
通过上述的预处理工作，我们可以将原始数据转换为适合机器学习模型使用的格式，这是进行机器学习的基础。在下一部分，我们将讨论如何使用Scikit-learn的API进行机器学习模型的构建和训练。 Scikit-learn中的监督学习算法 监督学习是机器学习中最常见的任务之一，包括分类和回归两种类
3.3 Scikit-learn的SGD实现Scikit-learn软件包含许多在线学习算法。并不是所有机器学习算法都有在线学习算法，但是在线算法种类一直在稳步增长。在监督学习方面，我们将可用学习器分成分类器和回归器，并列举它们。对于分类器有以下几点说明： sklearn.naive_bayes
2.3.3Scikit-learn的SGD实现Scikit-learn软件包含许多在线学习算法。并不是所有机器学习算法都有在线学习算法，但是在线算法种类一直在稳步增长。在监督学习方面，我们将可用学习器分成分类器和回归器，并列举它们。对于分类器有以下几点说明： sklearn.naive_bayes
亿美元，4 年 CAGR 为 23.4%。5G 和 AI 技术进步驱动产业机遇：5AIoT 带来持续投资机遇1. 人工智能（AI）指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人 工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运 算。此外，面对
前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南
的理由是：目前我觉得自己也处于在不断学习过程中，希望时机成熟的时候再合作。拒绝之后，我更加努力地学习和写博文，为自己后面能够写好一本书做好准备。经过了半年之后，图灵编辑再次询问我准备的怎么样了？尽管在这之后的半年的时间里面，我更加努力地区学习和总结，但是对于写书还是有些彷徨，担心
uss的支持，所有也算间接的学习了openGauss。 第三次接触就是现在和将来，感谢官方推出了这次的征文活动，既可以学习opengauss又可以加深自己对MogDB的了解，学习的过程还能顺便买一包烟。本人也想通过这两次学习，可以进一步学习华为的分布式数据库GuassDB
工作原因，接触过深度学习的内容，这次发现华为推出了ModelArts的课程，就来看看了。前几节非常容易，到了作业2卡住了，为什么准确率总是百分之八十几？作业里面只告诉我去修改学习率，于是我改大改小，都不行，有的还跌到七十几。上网看了学习率的含义，其实就是每一次尝试的步进，步进太大
而联邦学习（Federated Learning）作为一种新兴的机器学习方法，能够在保证数据隐私的前提下，提供更加精准和个性化的定价策略。本文将详细探讨联邦学习在保险业个性化定价中的应用，结合实例和代码，介绍部署过程和技术实现。 II. 联邦学习概述 A. 联邦学习的基本概念
华为OD机试真题：堆内存申请深度解析 问题概述 “堆内存申请”是计算机程序设计中一个基础且重要的概念。在C/C++等语言中，程序员需要手动管理内存，而堆内存就是程序运行时动态分配的一块内存区域。这道题通常会考察应试者对堆内存分配机制、内存泄漏、内存碎片等问题的理解。 原理详解 堆
概述线性回归逻辑回归解决过拟合的方法欠拟合过拟合 概述 机器学习中的泛化. 泛化即是, 模型学习到的概念在它处于学习的过程中时的模型没有遇见过的样本时候的表现. 在机器学习领域中, 当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时, 我们通常使用术语: 过拟合和欠拟合. 我们知道模型训练和测试的时候有两套数据
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
