檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
分割、文本三元組等標(biāo)注場(chǎng)景；提供圖片智能標(biāo)注方案，提升標(biāo)注效率；提供團(tuán)隊(duì)標(biāo)注能力，支持多人協(xié)同標(biāo)注與標(biāo)注任務(wù)的審核驗(yàn)收 數(shù)據(jù)處理：提供數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)選擇等分析處理能力 方案優(yōu)勢(shì) 幫助用戶提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率。
將CodeArts IDE Online中的代碼提交到CodeArts Repo的代碼倉(cāng)庫(kù)中。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 開發(fā)者在CodeArts IDE Online進(jìn)行項(xiàng)目代碼開發(fā)。
時(shí)安裝使用自行評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，定期更新，不會(huì)出現(xiàn)人為誤差。 方案架構(gòu) 圖1 容器評(píng)估邏輯圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。 不會(huì)出現(xiàn)人工評(píng)估的人為誤差，提升準(zhǔn)確性。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開發(fā)者想要制作一個(gè)可以在公網(wǎng)訪問的靜態(tài)頁(yè)面，需要購(gòu)買服務(wù)器，購(gòu)買公網(wǎng)IP，購(gòu)買域名，域名備案等一系列操作，部署周期冗長(zhǎng)。往往我們發(fā)布的就是一個(gè)簡(jiǎn)單的臨時(shí)靜態(tài)頁(yè)面，不想花這么長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行部署。 本文提供一個(gè)思路使用FunctionGraph和API
并在環(huán)境內(nèi)通過GO版SDK查詢實(shí)例列表返回操作結(jié)果。代碼樣例請(qǐng)參照IDE實(shí)例查詢啟動(dòng)停止。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備省時(shí)省力，啟動(dòng)速度提升2倍。 只需十秒即可獲得一個(gè)支持編碼、調(diào)試、運(yùn)行、測(cè)試的云上開發(fā)環(huán)境。
Repo的基本流程。其中，模板使用DevStar官方SpringBoot模板 方案架構(gòu) 圖1 開發(fā)流程 方案優(yōu)勢(shì) 強(qiáng)大的框架代碼初始化能力：支持SpringBoot、Vue、React框
評(píng)估。避免了人工評(píng)估的頻繁溝通，也不會(huì)出現(xiàn)人工誤差，大大提升效率。 方案架構(gòu) 圖1 評(píng)估邏輯圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。 不會(huì)出現(xiàn)人工評(píng)估的人為誤差，提升準(zhǔn)確性。
格，提升效率，定期更新，不會(huì)出現(xiàn)人為誤差。 方案架構(gòu) 圖1 通信結(jié)構(gòu)示意圖 圖2 RDA評(píng)估邏輯圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。
方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 將隊(duì)列中的數(shù)據(jù)同步給同名的隊(duì)列做確認(rèn)后再將消息消費(fèi)給目標(biāo)端實(shí)例的隊(duì)列，從而實(shí)現(xiàn)遷移目的。 方案優(yōu)勢(shì) 當(dāng)前各個(gè)云廠商并沒有RabbitMQ遷移的工具，本文采用
估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格，提升效率，定期更新，不會(huì)出現(xiàn)人為誤差。 方案架構(gòu) 圖1 通信結(jié)構(gòu)示意圖 圖2 RDA評(píng)估邏輯圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。 不會(huì)出現(xiàn)人工評(píng)估的人為誤差，提升準(zhǔn)確性。
亡，游戲失敗。 狀態(tài)：游戲畫面信息。 動(dòng)作：上、下、左、右。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 提供安全、開放的共享及交易環(huán)節(jié)，加速AI資產(chǎn)的開發(fā)與落地。 保障AI開發(fā)生態(tài)鏈上各參與方高效地實(shí)現(xiàn)各自的商業(yè)價(jià)值。
的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)每種渠道的相關(guān)指標(biāo)，輸出存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，并進(jìn)行大屏展示。 方案架構(gòu) 使用DLI Flink完成電商業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析處理，獲取各個(gè)渠道的銷售匯總數(shù)據(jù)。 圖1 方案簡(jiǎn)介
告警 方案架構(gòu) 圖1 RDA平臺(tái)調(diào)用RabbitMq通信示意圖 圖1 RDA評(píng)估邏輯圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。
方案架構(gòu) 說明： AI Gallery搜索并下載“traffic”數(shù)據(jù)集到OBS中。 將下載的數(shù)據(jù)，在ModelArts中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集，再啟動(dòng)標(biāo)注和發(fā)布操作。 方案優(yōu)勢(shì)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 針對(duì)有一定AI基礎(chǔ)的AI初學(xué)者，ModelArts基于業(yè)界的主流引擎提供了預(yù)置算法，無(wú)需關(guān)注算法開發(fā)過程，直接使用預(yù)置算法對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并快速部署為服務(wù)。時(shí)序預(yù)測(cè)可針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 本案例提供了一個(gè)訪問流量
本文介紹如何使用Kafka開源工具M(jìn)irrorMaker，實(shí)現(xiàn)Kafka遷移。 方案架構(gòu) 圖1 MirrorMaker工作原理圖 方案優(yōu)勢(shì) 使用的開源工具，目前開源Kafka安裝包里面都集成工具，無(wú)需格外下載。
發(fā)展提供有力的支持。 本文旨在為華為云 Kafka 用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 提升Kafka數(shù)據(jù)的處理效率。 降低延遲，增加吞吐量，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
前言 不同于NAS-FPN搜索FPN和NAS-FCOS對(duì)FPN和prediction head同時(shí)搜索，本文直接對(duì)大頭backbone進(jìn)行搜索。 方案 1、第一步設(shè)計(jì)NAS搜索空間，這點(diǎn)在這沒有太大新意 2、基于one-shot supernet的方式在Imagenet上預(yù)訓(xùn)練
鍵數(shù)據(jù)。 方案架構(gòu) 圖1 RDA平臺(tái)調(diào)用kafka采集器通信示意圖 圖2 Kafka采集器數(shù)據(jù)流示意圖 圖3 采集器安裝流程圖 方案優(yōu)勢(shì) 省去人工采集的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。
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，各類業(yè)務(wù)應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)
