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  • 大數(shù)據(jù)分析模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰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
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢? 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢? 時間:2021-04-13 17:49:27 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 大數(shù)據(jù)容器提供每秒1000次調(diào)度能力,較社區(qū)方案提升10倍,并提供縱向擴縮容,讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過分布式緩存
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    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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  • 優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時間:2021-03-12 19:53:49 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲配置:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲能力,數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行。第一步對存儲進(jìn)行相關(guān)配置;
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    華為云計算 云知識 初識華為云IoT數(shù)據(jù)分析 初識華為云IoT數(shù)據(jù)分析 時間:2020-12-10 16:53:19 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析(IoT Analytics)基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析、可視化,為開發(fā)者提供一站式服務(wù),降低開發(fā)門檻,縮短開發(fā)周期,快速實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。
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    華為云計算 云知識 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 時間:2021-03-12 14:59:24 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 1. 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ); 2. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理; 3. 按數(shù)據(jù)時效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化;
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    問題。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知,提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開放架構(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整合了大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實踐,為
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    華為云計算 云知識 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 時間:2020-12-10 11:36:37 “東風(fēng)智能制造”開發(fā)者創(chuàng)意大賽是東風(fēng)公司舉辦的第三屆、公司級大數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽事,本次賽事既是延續(xù),也是承接(它將作為東風(fēng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)20
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    19:49:41 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在哪些方面?主要體現(xiàn)在: 環(huán)境準(zhǔn)備更快——與華為云IoT設(shè)備管理預(yù)集成,無需任何配置,即可打通IoT數(shù)據(jù)源;邊云協(xié)同的框架能力,只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開發(fā),不感知邊緣資源管理;一鍵開通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力,按需使用,
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    打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 時間:2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者,介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:大數(shù)據(jù)趨勢洞察;TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案;解決方案案例。
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    能伙伴,實現(xiàn)應(yīng)用最優(yōu)性能。 本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)基本應(yīng)用,華為鯤鵬大數(shù)據(jù)優(yōu)勢。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的大數(shù)據(jù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解華為鯤鵬大數(shù)據(jù)。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)業(yè)界趨勢 第2章 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)介紹 第3章 大數(shù)據(jù)在鯤鵬上的移植 華為云 面向未來的智能世界
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    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時間:2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含: 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對象,比如產(chǎn)線,樓層,設(shè)備,人等;
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    華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集
    來自:百科
    礎(chǔ)。 四、華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)有哪些優(yōu)勢? 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),具備物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知、一站式開發(fā)體驗,以及時序數(shù)據(jù)優(yōu)化三大優(yōu)勢。 不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型深度整合,同時與華為云物聯(lián)
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)有哪些實際的應(yīng)用類型 大數(shù)據(jù)有哪些實際的應(yīng)用類型 時間:2021-05-24 09:06:01 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)在當(dāng)今實際的應(yīng)用中,按照場景基本可以區(qū)分為如下幾種類型: 1. 經(jīng)營類 在電信/金融/電力領(lǐng)域,主要用于經(jīng)營分析、電信信令等。 2. 管理類 在
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    原因是那些通用的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并未是專門針對IoT數(shù)據(jù)分析所提供的。 如何才能做好一個針對物聯(lián)網(wǎng)場景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢?個人覺得有如下幾個要點: 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來,并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型,將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán),特別是復(fù)雜的場景更是如此。
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