华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将

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)。在层次模型中，每个节点表示一个记录类型，记录类型之间的联系用节点之间的连线（有向边）表示，这种联系是父子之间的一对多的联系。这就使得层次数据库只能处理一对多的实体联系。 2、网状模型就是一个网络图的结构。网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式，可以描述多对多的父子联系。

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云安全 学习入门 学课程、做实验、考认证，云安全知识一手掌握 云安全产品 云安全 知识图谱 在线课程 01 初学者入门课程、开发者进阶课程、合作伙伴赋能课程 初学者入门课程、开发者进阶课程、合作伙伴赋能课程 动手实验 02 动手实验提供初级、中级在线实验学习 动手实验提供初级、中级在线实验学习

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化UI测试功能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster

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智慧空管数据使能解决方案架构 时间：2020-09-11 15:53:57 智慧空管数据使能解决方案在充分运用空管信息化成果的基础上，将新一代先进数字技术与空管业务深度融合，结合华为从咨询到实施到运营的方法论，为空管客户提供技术平台、管理体系和应用场景的规划设计。 架构优势： 领先的 数据湖 架构 采用数据湖的

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AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络

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业务上云以及全业务领域应用与数据全生命周期管理和业务链条的打通。该集团基于ROMA Connect融合集成能力构建工业数字化平台，并通过五大技术架构优势助力高效上云。 ● 业务面多地域分布式部署架构，实现了集团与分支机构的总分架构管理； ● 通过协议转换联接新老业务，支持50+种

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学习 云数据库 GaussDB 学习云数据库 GaussDB 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数据库，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点，企业核心数据上云信赖之选。如何快速学习和了解GaussDB呢？ 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数

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领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型

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华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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要有一定的数学基础。 二是学习不系统，很多书籍只介绍了AI发展的基础框架，缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带领指导，找不到人进行交流。尤其是非计算机专业的同学，学AI会比较难，因为做AI开发不像传统的软件开发那样有非常多的书籍资料和社区可以交流，想

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为代码大模型的方案与应用主题活动在这里精彩上演。华为云PaaS技术创新Lab DevAI Lab负责人马宇驰，华为云PaaS服务产品部HR刘莉，PaaS技术创新Lab产品经理张芮恺为现场150多位参会者，讲解了代码大模型的历程和在实际应用中的突出表现，结合华为代码大模型的应用——华为云CodeArts

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框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管理器、任务调度器以及底层的硬件资源，将离线模型、数据和达

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09:51:41 华为HiLens 为端云协同多模态AI开发应用平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，对接多种端侧计算设备。 1.端云协同推理 端云模型协同，解决网络不稳的场景，节省用户带宽。 端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 端侧对

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华为云计算 云知识 OSI 参考模型的层次是什么？ OSI 参考模型的层次是什么？ 时间：2020-08-10 10:53:21 有 7 个 OSI 层：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 1、物理层：主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，

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行作为一个记录，列模型数据库以一列为一个记录。（这种模型，数据即索引，IO很快，主要是一些分布式数据库） 键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB

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而在标准物模型下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。

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时间：2020-09-24 16:51:33 定制 语音识别 ，基于深度学习技术，提供针对特定领域优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。可根据客户特定需求深度定制，提升产品的人机交互体验。 产品特性 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，语音识别率达到业界领先 前沿技术

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nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹

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