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- tensorflow數(shù)據(jù)預(yù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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ta和AI場景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題TMS開發(fā) AI開發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品亮點(diǎn) AI開發(fā)平臺(tái) 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力 該AI開發(fā)平臺(tái)具有簡單、安全和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)集成能力，能夠支持數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署的AI開發(fā)全流程。 該AI開發(fā)平臺(tái)具有簡單、安全和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)集成能力，能夠支持數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)來自：專題
- tensorflow數(shù)據(jù)預(yù)處理 相關(guān)內(nèi)容
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動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)治理高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治來自：百科功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來自：百科
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模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
開發(fā)，通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4來自：百科![]()
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題![]()
分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科![]()
升級(jí)邊緣上的應(yīng)用。 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，可以在同一節(jié)點(diǎn)下的不同應(yīng)用之間進(jìn)行流轉(zhuǎn)互通。 路由管理 邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，可以路由轉(zhuǎn)發(fā)給節(jié)點(diǎn)外的第三方接收目標(biāo)端。 數(shù)據(jù)采集 邊緣節(jié)點(diǎn)所在的硬件，與客戶現(xiàn)場的設(shè)備對(duì)接，將設(shè)備數(shù)據(jù)采集到邊緣節(jié)點(diǎn)上，再進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、流轉(zhuǎn)、路由轉(zhuǎn)發(fā)上云來自：專題![]()
ModelArts服務(wù)路標(biāo) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
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算法優(yōu)化。 針對(duì)廠商用戶，提供批量管理產(chǎn)品的功能，包括產(chǎn)品分組、分發(fā)技能到產(chǎn)品等。 4.數(shù)據(jù)管理 云側(cè)大容量存儲(chǔ)，高上行接入帶寬，支持數(shù)據(jù)追加寫，數(shù)據(jù)全生命周期管理。 可查看端側(cè)設(shè)備的技能數(shù)據(jù)，便于實(shí)時(shí)監(jiān)控或事后回溯。 端側(cè)設(shè)備 端側(cè)目前包括以下三個(gè)產(chǎn)品線的攝像頭設(shè)備： 1.昇騰310系列芯片設(shè)備，例如 HiLens來自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
模塊id，數(shù)據(jù)才能進(jìn)行上報(bào)到平臺(tái)。 IoT邊緣如何讓邊端的設(shè)備數(shù)據(jù)不上云？ ?在邊緣節(jié)點(diǎn)詳情頁 –> 模塊管理 -> 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)配置，不配置消息目標(biāo)為“云端”的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)則即可。 為防止設(shè)備數(shù)據(jù)丟失，建議檢查是否已開啟邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，或者通過配置數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)則將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到自定義應(yīng)用進(jìn)行存儲(chǔ)。來自：專題![]()
容K8s和Docker原生接口。用戶無需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式運(yùn)行，并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等硬件加速能力，并且都是任務(wù)型計(jì)算，需來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科![]()
相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫RDS 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL來自：專題![]()
的共同進(jìn)步 了解詳情 數(shù)據(jù)安全解決方案框架 方案介紹 圍繞數(shù)據(jù)安全全生命周期，包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)使用安全、數(shù)據(jù)交換安全、數(shù)據(jù)銷毀安全等，提供一站式可視、可控、可溯的數(shù)據(jù)安全解決方案 全面覆蓋 覆蓋云上數(shù)據(jù)安全全生命周期 降本增效 降低企業(yè)防護(hù)成本，增加效能來自：專題
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