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  • 電商數(shù)據(jù)分析模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 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(shí)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(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
    來(lái)自:百科
    云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)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(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)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(chē)的位置。
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    來(lái)自:專(zhuān)題
    的合法性,還可以協(xié)商數(shù)據(jù)加密密鑰,對(duì)交換的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,同時(shí)還可以通過(guò)數(shù)字摘要校驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整性。在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 中,數(shù)字證書(shū)校驗(yàn)用戶身份主要用于以下場(chǎng)景: MQTT設(shè)備接入:MQTT設(shè)備接入時(shí),采用加密的MQ TTS 協(xié)議,設(shè)備側(cè)需要校驗(yàn)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的合法性,同時(shí)協(xié)商數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用苊荑€。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上商應(yīng)用如何高效運(yùn)維 云上商應(yīng)用如何高效運(yùn)維 時(shí)間:2020-12-08 16:03:30 想了解常見(jiàn)的商應(yīng)用上云之后該如何高效運(yùn)維嗎?本課程以商應(yīng)用為例,介紹云上商應(yīng)用如何使用 應(yīng)用運(yùn)維管理 服務(wù)( AOM )進(jìn)行高效的運(yùn)維。AOM服務(wù)是面向運(yùn)維、開(kāi)發(fā)、
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    大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并未是專(zhuān)門(mén)針對(duì)IoT數(shù)據(jù)分析所提供的。 如何才能做好一個(gè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢?個(gè)人覺(jué)得有如下幾個(gè)要點(diǎn): 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(lái),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(chǎng)景更是如此。
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    漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。 ——卓越的性?xún)r(jià)比 結(jié)合抄表場(chǎng)景,提供全棧大數(shù)據(jù)分析能力,匹配最合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)、分析架構(gòu)和方案,資源解耦,隨用隨建,彈性擴(kuò)展,大大降低傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析和AI模型訓(xùn)練所需的計(jì)算集群資源成本,客戶可專(zhuān)注于業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)
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    實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介
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    配置性高、可追溯性強(qiáng)、策略配置豐富、權(quán)限管理靈活特點(diǎn)。 訪問(wèn)店鋪 佳帆科技聚創(chuàng)云FiWMS系統(tǒng) 佳帆聚創(chuàng)云WMS系統(tǒng)是佳帆基于解決制造業(yè)、商等行業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理痛點(diǎn)、難點(diǎn)自主研發(fā)的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)。 訪問(wèn)店鋪 N2.WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng) N2.WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)可基于鯤鵬云服務(wù)器進(jìn)行部署,
    來(lái)自:專(zhuān)題
    合法性,還可以協(xié)商數(shù)據(jù)加密密鑰,對(duì)交換的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,同時(shí)還可以通過(guò)數(shù)字摘要校驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整性。在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中,數(shù)字證書(shū)校驗(yàn)用戶身份主要用于以下場(chǎng)景: 1、MQTT設(shè)備接入:MQTT設(shè)備接入時(shí),采用加密的MQTTS協(xié)議,設(shè)備側(cè)需要校驗(yàn)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的合法性,同時(shí)協(xié)商數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用苊荑€。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過(guò)數(shù)
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    graph)模型導(dǎo)入圖數(shù)據(jù),一個(gè)屬性圖是由點(diǎn)、邊、標(biāo)簽(Label)和屬性(Property)組成的有向圖。 點(diǎn)又稱(chēng)作節(jié)點(diǎn)(Node),邊又稱(chēng)作關(guān)系(Relationship),點(diǎn)和關(guān)系是最重要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn):代表實(shí)體,如交通網(wǎng)絡(luò)中的車(chē)輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁(yè)等。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    全國(guó)(包含港澳)高等院校、專(zhuān)業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專(zhuān)業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽,賽隊(duì)人數(shù)1-10人;組隊(duì)操作請(qǐng)見(jiàn)【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說(shuō)明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成
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    管理數(shù)據(jù)質(zhì)量:建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等) 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA,基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化,為開(kāi)發(fā)者打造一站
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 時(shí)間:2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)
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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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    。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
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    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(chēng) 參數(shù)說(shuō)明 管道名稱(chēng) 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱(chēng) 自定義該條告警模型的名稱(chēng)。 嚴(yán)重程度 設(shè)
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    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
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