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- tensorflow數(shù)據(jù)預處理 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科HiLens平臺 。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科
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算力：從CPU，GPU到NPU AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科如何快速掌握AI應用的能力 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科
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第2章 華為全棧AI戰(zhàn)略 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 和云數(shù)據(jù)庫RDS資源供用戶選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 E CS 、云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫RDS資源供用戶選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫RDS部署在多個可用區(qū)，具備跨可用區(qū)故障容災的能力。來自：專題![]()
密。 在數(shù)據(jù)管理平臺創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺，選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源以及導入路徑。 4.單擊提交，完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時的數(shù)據(jù)接入： 1.從 OBS 導入數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點 時間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點來自：百科![]()
。昇騰AI軟件棧圍繞離線模型的生成、加載和執(zhí)行，聚集了流程編排器、數(shù)字視覺預處理模塊、張量加速引擎、框架管理器、運行管理器和任務(wù)調(diào)度器等功能塊形成了一個完整的功能集群。 流程編排器負責完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預處理模塊在來自：百科![]()
2、減少數(shù)據(jù)的冗余度：同文件系統(tǒng)相比，由于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)冗余，維護了數(shù)據(jù)的一致性。 3、保持數(shù)據(jù)的獨立性：數(shù)據(jù)的獨立性包括邏輯獨立性（數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數(shù)據(jù)物理結(jié)構(gòu)的變化不影響數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)）。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫安全審計采用旁路部署，獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計系統(tǒng)、接收審計系統(tǒng)配置命令和上報數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對RDS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的安全審計 審計ECS自建數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫端部署數(shù)據(jù)庫安全審計Agent，獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計系統(tǒng)、接收審計系統(tǒng)配置命令和上報數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對自建數(shù)據(jù)庫的安全審計來自：專題![]()
數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)建?？梢暬⒆詣踊?、智能化 數(shù)據(jù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構(gòu)踐行數(shù)據(jù)治理方法論，將數(shù)據(jù)治理行為可視化，打通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路，落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過關(guān)系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化，通過來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計算平臺 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 for MySQL在實例被誤刪除或數(shù)據(jù)故障、損壞的情況下，如何通過備份來恢復數(shù)據(jù)？ 云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。 實驗目標與基本要求 ① 了解華來自：百科![]()
務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio提供具有數(shù)據(jù)全生命周期管理和智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺，包含數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等功能。來自：專題![]()
實例備用:應用場景 轉(zhuǎn)換模板:Tensorflow frozen graph 轉(zhuǎn) Ascend API使用指導:接口介紹 總覽 消息提醒:設(shè)備提醒 訂單及續(xù)費管理:定向信息 批量導出:操作步驟 使用限制 補丁掃描:操作步驟 下發(fā)異步設(shè)備命令:功能介紹 數(shù)據(jù)庫實例狀態(tài) 實例狀態(tài) 域名轉(zhuǎn)移簡介來自：百科![]()
流加密算法是指加密和解密雙方使用相同偽隨機加密數(shù)據(jù)流作為密鑰，明文數(shù)據(jù)依次與密鑰數(shù)據(jù)流順次對應加密，得到密文數(shù)據(jù)流。實踐中數(shù)據(jù)通常是一個位（bit）并用異或（xor）操作加密。流密碼算法不需要填充，得到的密文長度等于明文長度。 GAUSS(DWS)快速入門 創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫（Database）是來自：專題![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自：百科![]()
倍。相對于冷啟動調(diào)用，熱調(diào)用（即請求到達時有可用實例）的準備時間可以控制在亞毫秒級。在特定領(lǐng)域例如AI推理場景，冷啟動調(diào)用導致的高時延問題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題
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