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演练规划主要做什么？
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主要概念
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学件简介
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产品对异常检测需求持续增加，单个异常检测模型开发周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。 学件（Learnware）= 模型（model）+ 规约（specification）
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大模型是什么
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大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能
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主要功能
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主要功能 SparkRTC主要包含基本房间功能和跨房功能，各端主要功能框架，如图1所示。 说明：图1中仅展示各端的统一功能，独属功能详见各端SDK指导。 图1 功能框架 表1 功能说明 类别 功能分类 功能说明 基本功能 初始化等基础接口 主要功能包括创建/销毁RTC引擎、设置日志保存位置等。
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主要系统角色说明
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主要系统角色说明 智能安监内置如下角色，其主要功能用图见下表 表1 智能安监角色说明 角色编码 角色名称 角色说明 SafetyHelmet 智能设备角色 端侧直播、操作 DeviceManager 智能设备管理员角色 设备后台维护、查看直播分享 DeviceMobile 智能安监手机APP用户角色
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热门推荐的主要应用场景是什么？
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主要功能
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主要功能 消息中心主要包括站内消息、消息接收配置、语音接收配置和接收人管理四个功能。 站内消息：支持按消息类别和消息类型，筛选查看站内信。 消息接收配置：用户能够根据自身的需求，配置各个类型消息的接收方式（邮箱、短信、站内信、企业微信、钉钉、飞书）和接收人。 语音接收配置：针对部
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主要事件说明
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关联推荐的主要应用场景是什么？
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关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
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什么是盘古大模型
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什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业，打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台，该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，支持大模型的定制开发，并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
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猜你喜欢的主要应用场景是什么？
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猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
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主要功能简介
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主要功能简介 资产建模主要有2部分功能：模型管理、资产管理。 模型管理 在资产模型管理页，您可以对资产模型进行创建、修改、删除、查询等操作。 图1 模型管理 资产管理 在资产管理页，您可以对资产进行创建、修改、删除、查询等操作。 图2 资产管理 资产管理有工作台和监控两个工具，工
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什么是Astro大屏应用
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一站式数据实时可视化大屏展示需求。 图1 Astro大屏应用业务全景 视频介绍 为什么选择Astro大屏应用 多种数据接入能力，在大屏资产中心里，可保存多种卡片，快速进行业务调整，随心所选 、高效复用。 同一租户下可配置组织划分，可以根据群体权限隔离，支持独立空间管理大屏。 预置
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什么是大Key/热Key?
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什么是大Key/热Key? 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则被定义为大Key。 Key的元素较多。一般集合类型的Key中元素超过5000个，则被定义为大Key。
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编辑学件
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编辑学件 本章节介绍，如何修改自定义学件的算子组、算子、表单组和表单信息。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标，右侧区域展示算子区域。 通过“自定义 > 算法处理 > 加载数据”可以看到新增的“加载数据”算子。 右键单击“加载数据”，从下拉框中，选择“开发自定义模版”。
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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？
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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。
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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？
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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。
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大容量数据库
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大容量数据库
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