握的知识，本课程通过视频+课件的干货形式，期望通过学习，帮助提升大数据开发工程师的实际技能。 课程简介 本课程主要内容包括 DLI SQL高级语法，Spark和Flink程序开发，多数据源融合分析等知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解DLI SQL的高级功能。 2、掌握Spark程序开发。

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AI赋能的应用运行平台，不仅仅是托管应用程序，而且能够主动学习、预测并适应业务需求。 自适应调优：AI模型会分析行业知识库、应用架构和基础设施配置，自动适配各种业务场景。面对月结或交易结算这样的周期性高峰，AI模型会预测并调整系统部署，应对峰值压力。 智能弹性：AI模型会实时监控流量变化和运行指标，智能

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AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面 [

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发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow（也称工作流）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流

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布和变现算法，模型。 人工智能市场的商品有： 艺赛旗机器人流程自动化软件 IS-RPA AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI，从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程，并结合智能设备AI开发的案例，展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现

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训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 产品优势 一站式 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。

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华为云设备接入功能使用视频介绍 物联网开发者学习专区 华为云物联网开发者必备技能 华为云物联网提供全链路赋能开发者成长路径 华为云IoT为物联网开发者提供全栈学习平台 - 物联网入门级开发者认证 - 物联网职业认证 - 物联网微认证 - 物联网沙箱实操 - 物联网开发者学习路径免费课程 - 物联网开发者工具全景图

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华为云计算 云知识 使用ModelArts开发自动驾驶模型 使用ModelArts开发自动驾驶模型 时间：2020-11-27 10:27:19 本视频主要为您介绍使用ModelArts开发自动驾驶模型的操作教程指导。 场景描述： 数据湖 服务提供数据摄取、数据处理等功能。 ModelAr

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华为云计算 云知识 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者

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华为云ModelArts自动学习之预测分析 华为云ModelArts自动学习之预测分析 时间：2020-11-27 10:01:31 本视频主要为您介绍华为云ModelArts自动学习之预测分析的操作教程指导。 什么是预测分析？ 预测分析应用是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据做出分类或数值预测。

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队分享了基于华为机器视觉产品（软件定义摄像机、智能视频存储、华为好望商城、华为好望云服务）结合各自赛队优秀算法和应用的联合方案及优秀实践。 华为机器视觉总裁 段爱国 致辞 经过激烈的角逐，最终大赛决出1个金奖、2个银奖、8个优胜奖，华为机器视觉总裁段爱国、华为机器视觉负责产业发展

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临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节 图像分类Demo演示 第5节 自动学习Demo演示 第6节 课程总结

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LLM和KG的融合路线，可分为以下类型： 第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。

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华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。

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