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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次樹(shù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來(lái)越來(lái)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(guò)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)、編來(lái)自：百科護(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(yè)面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。來(lái)自：專題
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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(lái)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(jiàn)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(lái)自：專題
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基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來(lái)自：專題![]()
的組織模型構(gòu)架，設(shè)計(jì)了集團(tuán)、單位、部門、人員組織機(jī)構(gòu)樹(shù)，提供職務(wù)級(jí)別、崗位和各種業(yè)務(wù)角色的自定義，并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機(jī)制，支持多形態(tài)組織、多維度組織管理，這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長(zhǎng)期支持集團(tuán)化管控的需要。 （1）能力模型 以下是致遠(yuǎn)組織模型管理的來(lái)自：云商店![]()
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，用來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、來(lái)自：百科![]()
2.提供數(shù)據(jù)模型能力（物的層次結(jié)構(gòu)） 3.融入主流生態(tài)，如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高壓縮低成本，存儲(chǔ)在硬盤上的成本<$0.23/GB (Azure 約$3/GB) 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.通過(guò)JDBC接口與云端DB互通，有功能局限 四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu)來(lái)自：百科![]()
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)模來(lái)自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過(guò)LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語(yǔ)言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來(lái)，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語(yǔ)料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來(lái)自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)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(shuō)明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說(shuō)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(yán)重程度 設(shè)來(lái)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(wú)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(guò)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(lái)自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)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(wèn)在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
到端解決方案。一部分特性是可以通過(guò)license控制單獨(dú)銷售。 特性樹(shù)可集合匯總并管理特性，特性樹(shù)可建立多層級(jí)關(guān)系，且有特性樹(shù)基線快照及快照對(duì)比等功能。 特性：新建特性、復(fù)制新建特性。 特性樹(shù)：新建特性樹(shù)、特性樹(shù)可分層管理、特性樹(shù)下添加已有FE、特性樹(shù)下新建FE。 管理客戶原始需求來(lái)自：專題![]()
基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過(guò)應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來(lái)自：百科![]()
需要統(tǒng)一通過(guò)流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時(shí)，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)果后，后處理引擎再對(duì)模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理，如 圖像識(shí)別 的加框和加標(biāo)識(shí)等處理操作。 計(jì)算來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 時(shí)間：2021-07-20 11:34:45 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)來(lái)自：云商店![]()
自動(dòng)掛載CMDB樹(shù) 基于CMDB的可觀測(cè)分析 AOM 支持將指標(biāo)、日志和性能數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)至CMDB應(yīng)用上，用戶可統(tǒng)一對(duì)應(yīng)用與資源運(yùn)維分析 應(yīng)用進(jìn)程發(fā)現(xiàn) 發(fā)現(xiàn)規(guī)則支持通過(guò)環(huán)境變量或進(jìn)程啟動(dòng)命令行提取CMDB信息，采集器在采集指標(biāo)、日志時(shí)同步完成CMDB樹(shù)創(chuàng)建 當(dāng)應(yīng)用模型層級(jí)復(fù)雜，需要通過(guò)來(lái)自：專題![]()
華為云需求管理CodeArts Req內(nèi)置華為管理理念與實(shí)踐，提供多種開(kāi)箱即用的IPD需求管理模型，靈活適應(yīng)各種企業(yè)規(guī)模、業(yè)務(wù)需求、使用場(chǎng)景。 包含強(qiáng)大的跨項(xiàng)目組織協(xié)同、基線與變更管理、特性樹(shù)管理、缺陷管理等功能。讓需求真正從客戶中來(lái)到客戶中去。 此次為各位開(kāi)發(fā)者帶來(lái)的華為云需求管理CodeArts來(lái)自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題
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