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  • 基于規(guī)則引擎數(shù)據(jù)清洗 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 時(shí)間:2020-12-01 15:20:53 本實(shí)驗(yàn)用一臺(tái)E CS 搭建Kubernetes測(cè)試集群(Minikube),并在該集群部署一個(gè)容器應(yīng)用,針對(duì)該
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    華為云計(jì)算 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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Serverless技術(shù)的AIGC應(yīng)用探究 基于Serverless技術(shù)的AIGC應(yīng)用探究 時(shí)間:2024-05-15 16:45:54 云計(jì)算 函數(shù)工作流 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>> 隨著人工智能與圖形計(jì)算的融合,AIGC(Artificial Intelligence
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  • 基于規(guī)則引擎數(shù)據(jù)清洗 更多內(nèi)容
  • 何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私,也是園區(qū)管理的核心重點(diǎn)。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán); · 數(shù)據(jù)清洗,機(jī)器學(xué)習(xí),非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后,上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí),持續(xù)優(yōu)化本地智能算法; · 接口多樣化,支持園區(qū)各類子系統(tǒng)/設(shè)備完成對(duì)接管理;
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于CloudTest對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試 基于CloudTest對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試 時(shí)間:2020-12-02 09:57:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云性能測(cè)試服務(wù)對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行性能測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn),您將能夠: ① 使用CCI資源組基于云性能測(cè)試服務(wù)測(cè)試云端應(yīng)用。
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    合作方式,基于昇騰平臺(tái)開發(fā)網(wǎng)絡(luò)模型、算子及行業(yè)SDK等,不斷豐富昇騰軟件生態(tài),為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)智慧與力量。本次分享基于CANN3.0開發(fā)昇騰算子的歷程和體會(huì)。 內(nèi)容大綱: 1、昇騰眾智計(jì)劃介紹; 2、昇騰算子開發(fā)工具,包括DSL和TIK兩個(gè)工具的特點(diǎn); 3、基于CANN 3
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    · 針對(duì)集團(tuán)化園區(qū),用戶隱私數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)圈地化管理的訴求,如何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私,也是園區(qū)管理的核心重點(diǎn)。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán); · 數(shù)據(jù)清洗,機(jī)器學(xué)習(xí),非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后,上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí),持續(xù)優(yōu)化本地智能算法;
    來(lái)自:專題
    IoT數(shù)據(jù)清洗 邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)/終端數(shù)據(jù)的采集,按照規(guī)則或數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理與分析,最終將結(jié)果予以上報(bào),極大降低上行數(shù)據(jù)帶寬要求。云平臺(tái)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與價(jià)值挖掘。邊緣與云的數(shù)據(jù)協(xié)同,支持數(shù)據(jù)在邊緣與云之間可控有序流動(dòng)。 邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)/終端數(shù)據(jù)的采集
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于DevCloud進(jìn)行黑白棋實(shí)時(shí)對(duì)戰(zhàn)游戲開發(fā) 基于DevCloud進(jìn)行黑白棋實(shí)時(shí)對(duì)戰(zhàn)游戲開發(fā) 時(shí)間:2020-12-02 10:06:06 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為軟件開發(fā)服務(wù)DevCloud構(gòu)建部署黑白棋游戲應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn),您將能夠:
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    華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 提供規(guī)則引擎能力,支持將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至華為云其他云服務(wù),如可由數(shù)據(jù)可視化服務(wù)( DLV )讀取數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為可視化報(bào)表,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一站式采集、處理和分析??刹榭醋罴褜?shí)踐:零代碼搭建物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控大屏 了解相關(guān)案例。 如何搭建應(yīng)用服務(wù)器 基于API和SDK開發(fā)應(yīng)用時(shí),都需要搭建應(yīng)用服務(wù)器,搭建應(yīng)用服務(wù)器有以下3種方案。
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    析和語(yǔ)法分析能力的工具來(lái)獲取特征相關(guān)一些數(shù)據(jù),比如cppcheck工具。不管是基于AST還是詞法、語(yǔ)法分析輸出數(shù)據(jù),都需要自己在此數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析工具來(lái)提取到最終的開源軟件特征,并且該特征數(shù)據(jù)和從二進(jìn)制文件中提取到的特征數(shù)據(jù)具有很好的一致性要求。 總結(jié):只有具備從源
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    · 針對(duì)集團(tuán)化園區(qū),用戶隱私數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)圈地化管理的訴求,如何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私,也是園區(qū)管理的核心重點(diǎn)。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán); · 數(shù)據(jù)清洗,機(jī)器學(xué)習(xí),非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后,上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí),持續(xù)優(yōu)化本地智能算法;
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    何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私,也是園區(qū)管理的核心重點(diǎn)。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán); · 數(shù)據(jù)清洗,機(jī)器學(xué)習(xí),非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后,上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí),持續(xù)優(yōu)化本地智能算法; · 接口多樣化,支持園區(qū)各類子系統(tǒng)/設(shè)備完成對(duì)接管理;
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    · 針對(duì)集團(tuán)化園區(qū),用戶隱私數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)圈地化管理的訴求,如何做到云端高效統(tǒng)一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私,也是園區(qū)管理的核心重點(diǎn)。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán); · 數(shù)據(jù)清洗,機(jī)器學(xué)習(xí),非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后,上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí),持續(xù)優(yōu)化本地智能算法;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Serverless一天上線應(yīng)用服務(wù) 基于Serverless一天上線應(yīng)用服務(wù) 時(shí)間:2021-04-27 14:24:23 內(nèi)容簡(jiǎn)介: Serverless已成為云計(jì)算領(lǐng)域的熱門話題,是新的技術(shù)風(fēng)口,在商業(yè)和技術(shù)上獲得認(rèn)可。它一定程度上降低了基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 十分鐘快速上云(基于構(gòu)建器) 十分鐘快速上云(基于構(gòu)建器) 時(shí)間:2020-11-19 14:12:19 本視頻主要為您介紹華為云Iot云服務(wù)十分鐘快速上云(基于OceanBooster)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 照明設(shè)備通過(guò)光強(qiáng)傳感器感知并上報(bào)環(huán)境光照強(qiáng)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 時(shí)間:2020-12-01 15:09:18 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開發(fā)過(guò)程,幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫(kù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Kubernetes的容器自動(dòng)化部署最佳實(shí)踐 基于Kubernetes的容器自動(dòng)化部署最佳實(shí)踐 時(shí)間:2020-12-01 14:27:55 本次實(shí)驗(yàn)將搭建一套基本功能完整的容器自動(dòng)化部署K8S系統(tǒng),配置Docker鏡像庫(kù),初始化各節(jié)點(diǎn)配置,實(shí)現(xiàn)具有nginx服務(wù)的容器服務(wù)部署,并進(jìn)行驗(yàn)證。
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    Profile里面定義了設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)器下發(fā)的命令包含了哪些字段。Profile的開發(fā)手段有在線開發(fā)和離線開發(fā)兩種。 開發(fā)編解碼插件 一款產(chǎn)品的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí),如果“數(shù)據(jù)格式”為“二進(jìn)制碼流”,則該產(chǎn)品需要進(jìn)行編解碼插件開發(fā);如果“數(shù)據(jù)格式”為“JSON”,則該產(chǎn)品下不需要進(jìn)行編解碼插件開發(fā)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu) 時(shí)間:2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu)如下圖所示: 文中課程 更多精
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