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  • 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫模型 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
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  • 云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
    來自:百科
    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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  • 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
    來自:百科
    源數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫,完成數(shù)據(jù)的簡易查詢。 GaussDB (DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費者BG大數(shù)據(jù)平臺云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38
    來自:專題
    華為云聯(lián)合陽光云視,探索多元融合的傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型之路 華為云聯(lián)合陽光云視,探索多元融合的傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型之路 時間:2021-08-17 11:26:37 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 媒體文娛 視頻直播 直播:媒體融合,揭秘1+1>2的傳播轉(zhuǎn)型之路 移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮之下,傳統(tǒng)媒體的數(shù)字化成為必由之
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    使用分布式緩存服務(wù)D CS 改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 時間:2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展,業(yè)務(wù)需求急速增加,數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級增長,僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫
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    手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編
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    護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息,然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護。
    來自:專題
    BS,從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。
    來自:專題
    模型包規(guī)范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 • 模型文件:在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同,具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定為“config
    來自:專題
    資產(chǎn)的變現(xiàn)。 智能數(shù)據(jù)湖 DAYU集成了豐富的數(shù)據(jù)引擎,支持對接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),例如 DLI 、DWS等,也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,例如Oracle、Greenplum等。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡稱DLI)是完全兼容Apache
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、
    來自:百科
    基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù),提供相應(yīng)的評估指標。在展示評估結(jié)果的同時,會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進行詳細的評估,獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風耳”
    來自:專題
    華為云計算 云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 時間:2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理:
    來自:百科
    隱私保護和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu):現(xiàn)有機器學習基于獨立同分布假設(shè),同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。
    來自:百科
    。比如,KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標,最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在
    來自:百科
    智能建模”,進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設(shè)
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    ModelArts訓練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod
    來自:專題
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