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odelArts提供的云化容器資源使用，可以更加快速、高效的進(jìn)行AI開(kāi)發(fā)與模型實(shí)驗(yàn)的迭代等。 本案例將指導(dǎo)開(kāi)發(fā)者如何在彈性云服務(wù)器上安裝Docker制作一個(gè)自定義模型鏡像并在ModelArts平臺(tái)使用這個(gè)鏡像作模型訓(xùn)練。 方案架構(gòu)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 當(dāng)前線上購(gòu)物無(wú)疑是最火熱的購(gòu)物方式，而電商平臺(tái)則又可以以多種方式接入，例如通過(guò)web方式訪問(wèn)、通過(guò)app的方式訪問(wèn)、通過(guò)微信小程序的方式訪問(wèn)等等。而電商平臺(tái)則需要每天統(tǒng)計(jì)各平臺(tái)的實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、訪問(wèn)人數(shù)等等指標(biāo)，從而能在顯
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在RabbitMQ遷移上云時(shí)，其中關(guān)鍵一步是根據(jù)源實(shí)例評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，使用以往常規(guī)方式人工評(píng)估需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為評(píng)估誤差導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者經(jīng)濟(jì)損失。 本文介紹使用RDA平臺(tái)RabbitMQ自動(dòng)評(píng)估器評(píng)估目
智慧平安小區(qū)建設(shè)解決方案，社區(qū)一體化綜合平臺(tái)開(kāi)發(fā)智慧平安小區(qū)建設(shè)利用人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息化集成技術(shù)，通過(guò)在小區(qū)安裝高清探頭、智能門(mén)禁、車(chē)輛道閘以及應(yīng)用智能分析，建立一個(gè)住戶(hù)與物業(yè)、住戶(hù)與住戶(hù)、住戶(hù)與外部社會(huì)的綜合信息交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)可將居民授權(quán)信息、人像和車(chē)輛抓拍信
分發(fā)揮 Redis 的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。 本文旨在為華為云redis用戶(hù)提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 性能優(yōu)化對(duì)于 Redis 來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。首先，優(yōu)化可以減少延遲，提升用戶(hù)體
邊緣節(jié)點(diǎn)部署的AI模型，對(duì)視頻數(shù)據(jù)中的人員進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)人員是否佩戴安全帽進(jìn)行標(biāo)記，并將檢測(cè)結(jié)果推送到云平臺(tái)。通過(guò)智能邊緣平臺(tái)，在邊緣側(cè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，結(jié)果回傳云端，可以減小云邊的數(shù)據(jù)傳輸壓力，管理更多的邊緣設(shè)備。 本樣例使用開(kāi)源KubeEdge項(xiàng)目sedna提供的安
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 本文主要介紹如何使用華為云DLI上的實(shí)際消費(fèi)數(shù)據(jù)（文中涉及賬戶(hù)的信息已脫敏），在DLI的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上進(jìn)行分析，找出費(fèi)用優(yōu)化的空間，并給出使用DLI過(guò)程中降低成本的一些優(yōu)化措施。獲取消費(fèi)數(shù)據(jù)。
系統(tǒng)崩潰或者出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。 本文從軟件、硬件兩個(gè)層面介紹如何對(duì)華為云RDS for MySQL進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 性能優(yōu)化對(duì)于 MySQL 至關(guān)重要，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
AstroZero平臺(tái)開(kāi)發(fā)門(mén)檻低、模塊化編排的特點(diǎn)可以縮短開(kāi)發(fā)周期，提升定制效率。本案例中通過(guò)AstroZero開(kāi)發(fā)模型的對(duì)象、SQL查詢(xún)和數(shù)據(jù)處理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)班級(jí)數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖
前言 本文素材來(lái)自于華為工業(yè)云平臺(tái)組織的工業(yè)數(shù)字化大講堂，本期主題為：制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)最佳實(shí)踐分享。我們將從制造業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)出發(fā)，分享華為云在制造領(lǐng)域里建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的最佳實(shí)踐，幫助企業(yè)解決在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)，并結(jié)合華為云數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的豐富經(jīng)驗(yàn)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 智慧園區(qū)當(dāng)前已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的必備之選，在智慧園區(qū)的眾多系統(tǒng)中，訪客系統(tǒng)占據(jù)著舉足輕重的地位。訪客子系統(tǒng)主要用于企業(yè)訪客的信息登記、權(quán)限管理與到訪信息記錄，為企業(yè)的安全與運(yùn)營(yíng)提供了堅(jiān)實(shí)的保障。隨著系統(tǒng)的使用，各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)
#rabbitmqctl change_password guest num1 我們發(fā)現(xiàn)還是可以進(jìn)去 出現(xiàn)這個(gè)界面說(shuō)明部分組件裝載完成 搭建云平臺(tái) 2 Day (上) 搭建云平臺(tái) 3 Day
方案概述 通過(guò)遷移中心 MgC可以將您線下主機(jī)和云平臺(tái)主機(jī)批量，快速的遷移到華為云。 組合架構(gòu) 通過(guò)和其他產(chǎn)品、服務(wù)組合，遷移中心可以實(shí)現(xiàn)資源采集、遷移等功能： MgC通過(guò)協(xié)同通道（IoTDA）下發(fā)插件管理、憑證管理、采集和
I，云平臺(tái)將AP采集到的WIFI終端位置(AP+terminalMac+RSSI+timestamp)經(jīng)云平臺(tái)匯總后上送至開(kāi)發(fā)者應(yīng)用。開(kāi)發(fā)者應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后，計(jì)算出終端的實(shí)時(shí)位置，為最終用戶(hù)提供室內(nèi)導(dǎo)航，客流分析等位置服務(wù)類(lèi)增值業(yè)務(wù)。本文檔介紹的是所有AP將終端位置信息通
方案架構(gòu) 方案的測(cè)試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說(shuō)明： Main ： 負(fù)責(zé)框架的啟動(dòng)，解析參數(shù)并且負(fù)責(zé)初始化。 工作線程組：負(fù)責(zé)實(shí)際的增刪改查操作。 統(tǒng)計(jì)計(jì)算：負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)請(qǐng)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在容器遷移上云時(shí)，其中關(guān)鍵一步是根據(jù)源實(shí)例評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，使用以往常規(guī)方式人工評(píng)估需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為評(píng)估誤差導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者經(jīng)濟(jì)損失。 本文介紹使用RDA平臺(tái)容器自動(dòng)評(píng)估器評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，開(kāi)發(fā)者可以隨
下，在一個(gè)電商平臺(tái)上，如果數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)速度緩慢，用戶(hù)在瀏覽商品或下單時(shí)就會(huì)面臨長(zhǎng)時(shí)間的等待，這可能導(dǎo)致用戶(hù)流失。 其次，性能優(yōu)化可以降低系統(tǒng)負(fù)載。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠高效地處理查詢(xún)請(qǐng)求時(shí)，服務(wù)器的資源占用就會(huì)減少，從而可以更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。例如：在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，大量用戶(hù)同
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 某商城作為中國(guó)一家自營(yíng)式電商，在保持高速發(fā)展的同時(shí)，沉淀了數(shù)億的忠實(shí)用戶(hù)，積累了海量的真實(shí)數(shù)據(jù)。如何利用BI工具從歷史數(shù)據(jù)中找出商機(jī)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的關(guān)鍵問(wèn)題，也是所有電商平臺(tái)在做智能化升級(jí)時(shí)所需要的核心技術(shù)。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云時(shí)，其中最關(guān)鍵的一步是做對(duì)標(biāo)源實(shí)例規(guī)格評(píng)估，以及遷移風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，使用以往的方式進(jìn)行人工評(píng)估需要頻繁溝通，耗時(shí)耗力，并且容易出現(xiàn)人工誤差，導(dǎo)致評(píng)估規(guī)格不準(zhǔn)確，給開(kāi)發(fā)者造成損失。 本文介紹RDA平臺(tái)自動(dòng)大數(shù)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在DCS遷移上云時(shí)，其中關(guān)鍵一步是根據(jù)源實(shí)例評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，使用以往常規(guī)方式人工評(píng)估需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為評(píng)估誤差導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者經(jīng)濟(jì)損失。 本文介紹使用RDA平臺(tái)DCS自動(dòng)評(píng)估器評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，開(kāi)發(fā)者可
