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數(shù)據(jù)庫名稱 配置為要連接的數(shù)據(jù)庫名稱。 demo 用戶名 待連接數(shù)據(jù)庫的用戶。該數(shù)據(jù)庫用戶需要有數(shù)據(jù)表的讀寫權(quán)限,以及對(duì)元數(shù)據(jù)的讀取權(quán)限。
點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集應(yīng)符合GES圖數(shù)據(jù)格式要求。圖數(shù)據(jù)格式要求簡要介紹如下,詳情可參見一般圖數(shù)據(jù)格式。 點(diǎn)數(shù)據(jù)集羅列了各個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息。一行為一個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。格式如下所示,id是點(diǎn)數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)。 邊數(shù)據(jù)集羅列了
方案優(yōu)勢 一站式開箱即用,全托管的自動(dòng)駕駛云服務(wù),用戶無需從零搭建一套復(fù)雜的自動(dòng)駕駛大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI平臺(tái)、仿真平臺(tái)、標(biāo)注平臺(tái)等多個(gè)工具平臺(tái),只需聚焦于核心價(jià)值(自動(dòng)駕駛算法、標(biāo)注數(shù)據(jù)、仿真場景),快速開展自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù),跟上瞬息多變的市場節(jié)奏。
是根據(jù)當(dāng)前可以獲取到的業(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 方案簡介
AMD、NVIDIA等集成/獨(dú)立顯卡進(jìn)行AI推理加速。 本文以ModelBox端云協(xié)同AI開發(fā)套件(Windows ModelBox SDK)為例,介紹如何使用ModelBox開發(fā)框架和HiLens管理平臺(tái)開發(fā)AI應(yīng)用。 方案架構(gòu)
AI應(yīng)用開發(fā)整體流程 HiLens平臺(tái)提供AI應(yīng)用開發(fā)在推理階段的工具、插件,開發(fā)者可以選擇用其完成開發(fā)調(diào)試,最后通過HiLens平臺(tái)部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)
部分由平臺(tái)調(diào)用友商平臺(tái)開放對(duì)外接口獲取源實(shí)例數(shù)據(jù),一部分由離線采集器-通過SDK連接直連源實(shí)例進(jìn)行采集,獲取源實(shí)例關(guān)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
差。 方案架構(gòu) 圖1 RDA平臺(tái)調(diào)用Redis采集器通信示意圖 示意圖說明: RDA中間件中DCS的采集分兩部分實(shí)現(xiàn),一部分由平臺(tái)調(diào)用友商平臺(tái)開放對(duì)外接口獲取源實(shí)例數(shù)據(jù),一部分由離線采集器-通過SD
件處理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)云空間多種場景接口透傳集合,并進(jìn)行功能整合下發(fā)給具體的其他服務(wù)處理相關(guān)業(yè)務(wù)。云盤服務(wù)從單一的文檔存儲(chǔ),向共享&分發(fā)、共享協(xié)作不斷深度發(fā)展,逐步成為協(xié)同辦公的基礎(chǔ)平臺(tái),并演進(jìn)為協(xié)同辦公的入口。 本文介紹如何通過融合KooDrive能力構(gòu)建協(xié)同辦公平臺(tái)場景。
方案概述 通過獨(dú)立專享遷移集群以及配置遷移專線,簡單、快捷實(shí)現(xiàn)對(duì)象存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)一站式上云,提升上云效率。本文介紹如何使用遷移中心MgC將其他云平臺(tái)的對(duì)象存儲(chǔ)或文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)遷移到華為云。 優(yōu)勢 專享遷移集群,減少資源競爭,提高遷移效率。
AstroZero平臺(tái)開發(fā)門檻低、模塊化編排的特點(diǎn)可以縮短開發(fā)周期,提升定制效率。本案例中通過AstroZero開發(fā)模型的對(duì)象、SQL查詢和數(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
Arts Standard上訓(xùn)練。 本文提供了在ModelArts平臺(tái)使用自定義鏡像導(dǎo)入模型的樣例,幫助您快速熟悉平臺(tái)的使用方法。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 說明: 在彈性云服務(wù)器上安裝docker。
方案概述 應(yīng)用場景 Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái),是基于華為昇騰系列AI處理器,打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備,華為云智能邊緣服務(wù)(IEF)和AI開發(fā)平臺(tái)(ModelArts)結(jié)合,將構(gòu)建的AI模型快速部署至
方案概述 應(yīng)用場景 MariaDB 在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中扮演著至關(guān)重要的角色。作為一種開源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),它廣泛應(yīng)用于各種場景,包括 Web 應(yīng)用程序、大數(shù)據(jù)處理、高可用性需求等領(lǐng)域。 在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,企業(yè)和組織對(duì)
方案概述 通過遷移中心 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通過協(xié)同通道(IoTDA)下發(fā)插件管理、憑證管理、采集和
方案概述 應(yīng)用場景 Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái),是基于華為昇騰系列AI處理器,打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備,華為云智能邊緣服務(wù)(IEF)和AI開發(fā)平臺(tái)(ModelArts)結(jié)合,將構(gòu)建的AI模型快速部署至
準(zhǔn)確性。 Redis 作為高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,在現(xiàn)代應(yīng)用中占據(jù)著重要地位。在緩存方面,它能夠減輕后端數(shù)據(jù)庫的負(fù)載,提升數(shù)據(jù)訪問速度。例如,在電商平臺(tái)中,商品的熱門信息可以存儲(chǔ)在 Redis 中,當(dāng)用戶查詢時(shí)能夠快速響應(yīng),減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的頻繁訪問。在消息隊(duì)列場景中,Redis 的發(fā)布
方案概述 應(yīng)用場景 MySQL 作為廣泛使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),在眾多應(yīng)用場景中都扮演著至關(guān)重要的角色。在現(xiàn)代的軟件系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)庫往往是存儲(chǔ)和管理關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的核心組件。無論是電子商務(wù)平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)、社交媒體的用戶信息,還是企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),都依賴于
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 省去人工評(píng)估的繁瑣溝通環(huán)節(jié),提升效率。
本案例將指導(dǎo)開發(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) 圖1 方案架構(gòu) 說明: ① 在彈性云服務(wù)器上安裝docker,并制作模型訓(xùn)練鏡像并上傳到SWR;