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質(zhì)量作業(yè)可將規(guī)則模板或自定義規(guī)則應用到表中,進行數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控。 對賬作業(yè) 對賬作業(yè)可將創(chuàng)建的規(guī)則應用到兩張表中進行質(zhì)量監(jiān)控,并輸出對賬結(jié)果。 運維管理 運維管理用于查看規(guī)則運行狀態(tài),處理運維問題。 質(zhì)量報告 系統(tǒng)根據(jù)作業(yè)的結(jié)果,會自動生成質(zhì)量報告。 數(shù)據(jù)治理中心 -數(shù)據(jù)質(zhì)量-功能展示 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio來自:專題
實驗指導用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務器 的目標檢測應用。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio; ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用; 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud來自:百科
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡; 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自:百科
物聯(lián)網(wǎng)IoT設備監(jiān)控:梯聯(lián)網(wǎng)、燃氣、水務、電力、化工、互聯(lián)網(wǎng)等IoT設備通過物聯(lián)網(wǎng)套件服務接入上云,設備數(shù)據(jù)和分析結(jié)果實時高效寫入到CloudTable的時序數(shù)據(jù)庫OpenTSDB中,通過 OpenTSDB接口將時序結(jié)果輸出到用戶的展現(xiàn)監(jiān)控前端系統(tǒng),實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設備實時監(jiān)控分析系統(tǒng)。 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢:來自:百科
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