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  • 大數(shù)據(jù)倉庫模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。
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    npeng硬件架構(gòu)的全自研企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫,基于創(chuàng)新性數(shù)據(jù)庫內(nèi)核,提供高并發(fā)事務(wù)實(shí)時(shí)處理能力、金融級(jí)高可用能力,可以用于支撐金融、政府、電信、企業(yè)等行業(yè)核心關(guān)鍵系統(tǒng)。 當(dāng)前 GaussDB 支持版本請(qǐng)參見數(shù)據(jù)庫引擎和版本。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(Relational Database
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    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)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(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編
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  • 護(hù)。 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(jì)中“安全方案”的引用。此外,每個(gè)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(hù)。
    來自:專題
    BS,從 OBS 導(dǎo)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(shí)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(qǐng)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
    典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等,應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)告警等場(chǎng)景,例如,車輛實(shí)時(shí)上報(bào)位置數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的屏上,交通專家根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)下達(dá)各種交通控制決策,如紅綠燈時(shí)間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性,我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案,從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 對(duì)外的數(shù)據(jù)通道
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)規(guī)模
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    安全云腦 的功能特性 安全云腦的計(jì)費(fèi)說明 安全云腦購買指南 購買安全云腦 購買增值包 增加資產(chǎn)配額 通過安全云腦掌握安全態(tài)勢(shì) 態(tài)勢(shì)總覽 綜合態(tài)勢(shì)屏 安全報(bào)告 任務(wù)中心
    來自:專題
    ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)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(dòng)進(jìn)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(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)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
    ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)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(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、
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    EulerOS,在千萬量級(jí)核數(shù)規(guī)模下,對(duì) CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進(jìn)行不停機(jī)調(diào)整,無中斷算力升級(jí) 一直加速一直快 一直加速一直快 模型底層智能調(diào)度:首創(chuàng)模型QoS保障,智能全域調(diào)度,算力分配長(zhǎng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行,一直加速一直快 業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速:業(yè)界首個(gè)X86業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速,覆蓋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、
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    e(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用
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    2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能(BI) 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、寬表,單表聚合查詢 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能(BI) 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、寬表,單表聚合查詢 不適用場(chǎng)景 1、OLTP 2、key-value高頻訪問
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    資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實(shí)踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點(diǎn)播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 使用臨時(shí)安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 概覽
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