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實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.實驗準備 2.案例配置信息填寫 3.導入基本工具庫 4.腳本入?yún)⒔馕?5.設(shè)置超參 6.讀取人臉數(shù)據(jù)集 7. 人臉識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 8.訓練 9.推理 10.使用ModelArts SDK提交訓練作業(yè) 11.ModelArts的推理功能 溫馨提示:詳情來自:百科相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出,稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出,稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出。 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支持以下引擎:MySQL,PostgreSQL,SQL來自:專題理結(jié)果,幫助用戶自動采集關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確來自: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ECS 、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(yīng)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(yīng)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
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