- 大模型技术在运维中的趋势分析 大模型技术在运维中的趋势分析
- GEE数据集——全球Landsat 32天合成影像数据（LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_32DAY） 简介Landsat数据集中的 LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_32DAY 是一种基于Landsat卫星影像的合成数据，主要用于环境监测、土地利用变化、农业监测等领域。以下是该数据集的具体介绍： 数据集概述数据来源: Landsat系列卫星（... GEE数据集——全球Landsat 32天合成影像数据（LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_32DAY） 简介Landsat数据集中的 LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_32DAY 是一种基于Landsat卫星影像的合成数据，主要用于环境监测、土地利用变化、农业监测等领域。以下是该数据集的具体介绍： 数据集概述数据来源: Landsat系列卫星（...
- AirMSPI verison 6 ellipsoid-projected georegistered radiance product acquired during the ImPACT-PM flight campaignAirMSPI 椭圆体投影地理坐标辐射度产品包含云、气溶胶和地球表面的辐射和偏振图像简介AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_... AirMSPI verison 6 ellipsoid-projected georegistered radiance product acquired during the ImPACT-PM flight campaignAirMSPI 椭圆体投影地理坐标辐射度产品包含云、气溶胶和地球表面的辐射和偏振图像简介AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_...
- 引言在当今的数据驱动世界中，机器学习（ML）已经成为各个行业中不可或缺的一部分。然而，要使机器学习模型发挥最佳性能，数据的预处理是至关重要的一步。Pandas是一个强大的Python库，专门用于数据操作和分析，它为机器学习提供了许多便捷的功能。本文将由浅入深地介绍使用Pandas进行机器学习预处理时常见的问题、常见报错以及如何避免或解决这些问题，并通过代码案例进行解释。 1. 数据加载与初... 引言在当今的数据驱动世界中，机器学习（ML）已经成为各个行业中不可或缺的一部分。然而，要使机器学习模型发挥最佳性能，数据的预处理是至关重要的一步。Pandas是一个强大的Python库，专门用于数据操作和分析，它为机器学习提供了许多便捷的功能。本文将由浅入深地介绍使用Pandas进行机器学习预处理时常见的问题、常见报错以及如何避免或解决这些问题，并通过代码案例进行解释。 1. 数据加载与初...
- AirMOSS: L2 Hourly Precipitation at AirMOSS Sites, 2011-2015北美七个站点雨量计的 2 级（L2）校准小时降水量（厘米/小时）—机载下冠层和地表下微波观测站（AirMOSS）项目简介该数据集提供了北美七个站点雨量计的 2 级（L2）校准小时降水量（厘米/小时），是机载下冠层和地表下微波观测站（AirMOSS）项目的一部分。 每个站... AirMOSS: L2 Hourly Precipitation at AirMOSS Sites, 2011-2015北美七个站点雨量计的 2 级（L2）校准小时降水量（厘米/小时）—机载下冠层和地表下微波观测站（AirMOSS）项目简介该数据集提供了北美七个站点雨量计的 2 级（L2）校准小时降水量（厘米/小时），是机载下冠层和地表下微波观测站（AirMOSS）项目的一部分。 每个站...
- 机器学习在服务监控中的创新应用：提升运维效率与可靠性 机器学习在服务监控中的创新应用：提升运维效率与可靠性
- 在人工智能快速发展的背景下，鸿蒙NEXT操作系统与昇腾芯片的结合带来了重大变革。昇腾芯片凭借卓越的计算性能（如昇腾910的320 TFLOPS半精度算力），加速模型训练和推理，缩短训练时间，提升效率。它与鸿蒙NEXT深度融合，实现高效协同，支持多场景应用，从云端到终端提供强大算力，并通过星盾安全架构保障数据安全。这一组合为智能生态的发展奠定了坚实基础。 在人工智能快速发展的背景下，鸿蒙NEXT操作系统与昇腾芯片的结合带来了重大变革。昇腾芯片凭借卓越的计算性能（如昇腾910的320 TFLOPS半精度算力），加速模型训练和推理，缩短训练时间，提升效率。它与鸿蒙NEXT深度融合，实现高效协同，支持多场景应用，从云端到终端提供强大算力，并通过星盾安全架构保障数据安全。这一组合为智能生态的发展奠定了坚实基础。
- 鸿蒙NEXT通过创新的端云垂直整合架构，实现硬件与云端深度融合，支持高效的算力协同调度。该架构具备智能的算力感知与分配能力，能根据任务需求灵活调配端侧和云端资源，确保实时性和高性能。同时，端云协同的模型训练与优化机制加快了模型迭代，提升了性能。此外，星盾安全架构保障了数据传输和算力调度的安全可靠性。这不仅为用户带来智能、流畅的体验，也为开发者提供了高效开发环境，推动AI技术在鸿蒙生态中的广泛应用。 鸿蒙NEXT通过创新的端云垂直整合架构，实现硬件与云端深度融合，支持高效的算力协同调度。该架构具备智能的算力感知与分配能力，能根据任务需求灵活调配端侧和云端资源，确保实时性和高性能。同时，端云协同的模型训练与优化机制加快了模型迭代，提升了性能。此外，星盾安全架构保障了数据传输和算力调度的安全可靠性。这不仅为用户带来智能、流畅的体验，也为开发者提供了高效开发环境，推动AI技术在鸿蒙生态中的广泛应用。
- AirMOSS: L2 Hourly In-Ground Soil Moisture at AirMOSS Sites, 2011-2015北美七个站点的地面传感器（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图简介该数据集提供了 2 级（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图，这些数据来自北美七个站点的地面传感器，是机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）项目... AirMOSS: L2 Hourly In-Ground Soil Moisture at AirMOSS Sites, 2011-2015北美七个站点的地面传感器（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图简介该数据集提供了 2 级（L2）每小时容积（立方厘米/立方厘米）土壤水分剖面图，这些数据来自北美七个站点的地面传感器，是机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）项目...
- 区间预测 | Matlab实现CPO-BP-KDE核密度估计多置信区间多变量回归区间预测 区间预测 | Matlab实现CPO-BP-KDE核密度估计多置信区间多变量回归区间预测
- AirMOSS: L2 Airborne Carbon Flux at Selected AirMOSS Sites, 2012-2014简介AirMOSS（Airborne Microwave Observatory of Subcanopy and Subsurface）是一个由美国国家航空航天局（NASA）资助的项目，旨在通过使用航空器上的微波雷达来测量地下和植被下的土壤碳含量以及... AirMOSS: L2 Airborne Carbon Flux at Selected AirMOSS Sites, 2012-2014简介AirMOSS（Airborne Microwave Observatory of Subcanopy and Subsurface）是一个由美国国家航空航天局（NASA）资助的项目，旨在通过使用航空器上的微波雷达来测量地下和植被下的土壤碳含量以及...
- 鸿蒙NEXT是一款创新性操作系统，基于微内核架构，具备高可扩展性和分布式特性，为人工智能与区块链的协同创新提供了广阔舞台。通过数据安全共享、去中心化模型训练、智能合约结合及可信计算等路径，鸿蒙NEXT助力构建更智能、安全的应用生态，推动供应链金融、能源管理和数字版权保护等领域的技术进步与社会发展。 鸿蒙NEXT是一款创新性操作系统，基于微内核架构，具备高可扩展性和分布式特性，为人工智能与区块链的协同创新提供了广阔舞台。通过数据安全共享、去中心化模型训练、智能合约结合及可信计算等路径，鸿蒙NEXT助力构建更智能、安全的应用生态，推动供应链金融、能源管理和数字版权保护等领域的技术进步与社会发展。
- AirMOSS: L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles Derived From Radar, 2012-2015简介该数据集提供了通过机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）雷达仪器在北美十个站点采集的多深度、90 米空间分辨率的 2/3 级根区土壤湿度（RZSM）估算值。 AirMOSS 利用美国宇航局湾流-III 型飞机上的 P 波段合成孔... AirMOSS: L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles Derived From Radar, 2012-2015简介该数据集提供了通过机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）雷达仪器在北美十个站点采集的多深度、90 米空间分辨率的 2/3 级根区土壤湿度（RZSM）估算值。 AirMOSS 利用美国宇航局湾流-III 型飞机上的 P 波段合成孔...
- 第七届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2025) 将于2025年7月18-20日在中国昆明举行。MLPRIS 2025议题涵盖先进的控制和检测技术，人工神经网络，音频/语音识别、音乐分析、多媒体系统，生物特征学、生物医学模式分析和信息系统，数据/Web挖掘和知识发现，人机交互等。 第七届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2025) 将于2025年7月18-20日在中国昆明举行。MLPRIS 2025议题涵盖先进的控制和检测技术，人工神经网络，音频/语音识别、音乐分析、多媒体系统，生物特征学、生物医学模式分析和信息系统，数据/Web挖掘和知识发现，人机交互等。
- 人工智能在运维中的工作负载管理：提升效率与可靠性 人工智能在运维中的工作负载管理：提升效率与可靠性
上滑加载中
推荐直播
-
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day1）2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day2）2025/03/30 周日 09:00-12:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
从AI基础到昇腾：大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片，其具有哪些能力？我们如何基于其进行开发？本期直播将从AI以及大模型基础知识开始，介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区，旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中
热门标签