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  • 交通標志數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
  • 圖1一站式數(shù)據(jù)運營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中,并在DAYU的界面中就可以進行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務(wù)界面配置化操作,可實現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云 數(shù)據(jù)倉庫 。
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    傳輸和集成;缺少與合作伙伴分享數(shù)據(jù)和后端服務(wù)的便捷途徑;缺少云上云下跨網(wǎng)絡(luò)的安全信息通道。 ROMA Connect是一個全棧式的應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺,源自華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型集成實踐,聚焦應(yīng)用和數(shù)據(jù)連接,適配多種企業(yè)常見的使用場景。ROMA Connect提供輕量化消息、數(shù)據(jù)、API、
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  • 交通標志數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
  • 到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。 ModelArts特色功能如下所示: 1、 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署
    來自:專題
    e服務(wù)創(chuàng)建 MRS 集群的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Sp
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  • 交通標志數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
  • 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中,并在DAYU的界面中就可以進行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務(wù)界面配置化操作,可實現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉庫。
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    主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時間短,重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機業(yè)務(wù)分離,靈活性差. 解決方案: 用DWS替換Teradata,分布式架構(gòu)實現(xiàn)線性擴展(已上線10000+作業(yè)); 用DWS建立數(shù)據(jù)集市,企業(yè)級多租戶和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機業(yè)務(wù)的混合負載,已上線2000集市作業(yè);
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    數(shù)據(jù)源管理:新增關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或ROMA Connect連接器類型數(shù)據(jù)源。 數(shù)據(jù)集管理:新增并管理數(shù)據(jù)集,配置數(shù)據(jù)集后,在組件“數(shù)據(jù)”頁簽中可選擇具體的數(shù)據(jù)集。 連接器管理:通過新建HTTP連接器,可引入第三方的API作為組件的數(shù)據(jù)來源。 轉(zhuǎn)換器管理:轉(zhuǎn)換器是對數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的再加工,為了將數(shù)據(jù)和組件更好的結(jié)合,以達到最佳的視覺展示效果。
    來自:專題
    11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建,預(yù)置模型選擇,模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云
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    (MRS),MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),完全兼容開源接口,結(jié)合 華為云計算 、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗,為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺,輕松運行Hado
    來自:專題
    體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標注功能。 團隊標注:ModelArts提供了團隊標注功能,可以由多人組成一個標注團隊,針對同一個數(shù)據(jù)集進行標注管理。團隊標注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。 模型開發(fā) 數(shù)
    來自:專題
    (MRS),MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),完全兼容開源接口,結(jié)合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗,為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺,輕松運行Hado
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    2020年華為云AI實戰(zhàn)營 時間:2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ,主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。
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    設(shè)備查詢 聯(lián)營SaaS類商品使用指導(dǎo):禁用、啟用成員 管理文件:刪除文件 關(guān)閉監(jiān)控:約束與限制 節(jié)點管理:刪除節(jié)點 API概覽 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:批量刪除數(shù)據(jù)集 禁用、啟用成員
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    Arts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)集上的平均損失,可以評估模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。模型評價指標是評估模型泛化能力的標準,不同的指標往往會導(dǎo)致不同的評判結(jié)果。
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    -memory的計算方式,通過這種方式來避免一個MapReduce工作流中的多個任務(wù)對同一個數(shù)據(jù)集進行計算時的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實現(xiàn),Scala能夠使得處理分布式數(shù)據(jù)集時,能夠像處理本地化數(shù)據(jù)一樣。除了交互式的數(shù)據(jù)分析,Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)挖掘,由
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    Online上為客戶不同物理隔離方式的一站式大數(shù)據(jù)平臺。集群內(nèi)支持邏輯多租戶,通過權(quán)限隔離,對集群的計算、存儲、表格等資源按租戶劃分。 易運維 MRS提供可視化大數(shù)據(jù)集群管理平臺,提高運維效率。并支持滾動補丁升級,可視化補丁發(fā)布信息,一鍵式補丁安裝,無需人工干預(yù),不停業(yè)務(wù),保障用戶集群長期穩(wěn)定。 高可靠
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    商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù),即使是萬億級的計算也能游刃有余。同時,數(shù)據(jù)集成無需編寫代碼,資產(chǎn)加工可視化,使得數(shù)據(jù)處理更為高效,大大節(jié)省了用戶的時間和精力。 商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù),即使是萬億級的計算也能游刃有余。同時,數(shù)據(jù)集成無需編寫代碼,資產(chǎn)加工可視化,使得數(shù)據(jù)處理更為高效,大大節(jié)省了用戶的時間和精力。
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    華為云攜手數(shù)字政通,打造新一代城市運行管理平臺 華為云攜手數(shù)字政通,打造新一代城市運行管理平臺 時間:2024-09-29 15:21:58 云計算 應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺 【摘要】 2024年9月19日,在華為全聯(lián)接大會2024期間,華為云與北京數(shù)字政通科技股份有限公司聯(lián)合發(fā)布「城市運行管理“一網(wǎng)統(tǒng)管”」解決方案,結(jié)合華為云ROMA
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    Influx接口:典型應(yīng)用 MRS Hive,MRS Kafka,MRS Hudi數(shù)據(jù)源創(chuàng)建連接時IP長度校驗不通過,如何處理?:解決方法 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:創(chuàng)建api數(shù)據(jù)集 網(wǎng)頁客戶端接入 配置對話流程:步驟4:新建對話回復(fù)節(jié)點(分支1) 會話管理:操作步驟 配置對話流程:步驟3:新建接口調(diào)用節(jié)點 配置對話流程:步驟3:新建接口調(diào)用節(jié)點
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    態(tài)擴縮容,整體資源利用率低,數(shù)據(jù)存在多份拷貝,存儲資源冗余,另外在IDC大數(shù)據(jù)中心機房自建大數(shù)據(jù)集群,采用開源軟件,需要投入大量人力維護開源軟件的功能Bug、可靠性和穩(wěn)定性等問題,大數(shù)據(jù)集群的資源擴縮容、網(wǎng)絡(luò)帶寬調(diào)整、大數(shù)據(jù)本地磁盤的損壞,都需要IT運維,運維工作量大,人力投入成本高。
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    AI開發(fā)平臺 強大的數(shù)據(jù)處理能力 該AI開發(fā)平臺具有簡單、安全和可擴展的數(shù)據(jù)集成能力,能夠支持數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署的AI開發(fā)全流程。 該AI開發(fā)平臺具有簡單、安全和可擴展的數(shù)據(jù)集成能力,能夠支持數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署的AI開發(fā)全流程。
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