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  • tensorflow sum 內(nèi)容精選 換一換
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    名稱、類型、默認(rèn)值、約束等,具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶使用的AI引擎pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-
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    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。 OBS 桶/目錄名 |── ocr | ├── model 必選: 固定子目錄名稱,用于放置模型相關(guān)文件
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    計(jì)NULL值(真實(shí)行數(shù)),而count(col)不會(huì)統(tǒng)計(jì)。 · 在執(zhí)行count(col)時(shí),將“值為NULL”的記錄行計(jì)數(shù)為0。在執(zhí)行sum(col)時(shí),當(dāng)所有記錄都為NULL時(shí),最終將返回NULL;當(dāng)不全為NULL時(shí),“值為NULL”的記錄行將被計(jì)數(shù)為0。 · count(多
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    數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括業(yè)務(wù)資產(chǎn)、技術(shù)資產(chǎn)、指標(biāo)資產(chǎn)等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是 數(shù)據(jù)治理 的重要支撐手段,核心是構(gòu)建企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 中心、建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、建立數(shù)據(jù)搜索引擎、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視。其中元數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù),要求將企業(yè)所有概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型以及物理數(shù)據(jù)模型系
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    算框架,擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式:Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中,可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 時(shí)間:2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.
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    活使用以及業(yè)務(wù)容災(zāi)等目的。 AI容器:面向AI計(jì)算的容器服務(wù),采用華為云高性能GPU計(jì)算實(shí)例,并支持多容器共享GPU資源,在AI計(jì)算性能上比通用方案提升3-5倍以上,并大幅降低了AI計(jì)算的成本。 云容器引擎 CCE 云容器引擎(Cloud Container Engine)提供高
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云容器引擎介紹 云容器引擎介紹 時(shí)間:2020-06-06 01:17:45 容器云 云容器引擎(Cloud Container Engine,簡(jiǎn)稱CCE)提供高度可擴(kuò)展的、高性能的企業(yè)級(jí)Kubernetes集群,支持運(yùn)行Docker容器。借助云容器引擎,您可以在華為云上輕松部署、管理和擴(kuò)展容器化應(yīng)用程序。
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    立即購(gòu)買 幫助文檔 云容器引擎服務(wù)與其它云服務(wù)的關(guān)系 云容器引擎需要與其他云服務(wù)協(xié)同工作,云容器引擎需要獲取如下云服務(wù)資源的權(quán)限。 圖1 云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系示意圖 國(guó)內(nèi)容器云與其它云服務(wù)的關(guān)系 表1 云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系 服務(wù)名稱 云容器引擎與其他服務(wù)的關(guān)系 主要交互功能
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    次拷貝,多種計(jì)算引擎,存儲(chǔ)和計(jì)算資源靈活配比,各自按需擴(kuò)縮,性價(jià)比領(lǐng)先業(yè)界30% 極致性能體驗(yàn) 通過(guò)結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級(jí)垂直優(yōu)化,全棧式性能加速,同時(shí)具備百萬(wàn)規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng),為用戶提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開源技術(shù) 主流引擎Spark、Hive、Fli
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    ModelArts 推理部署 AI模型開發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù),您可以通過(guò)調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 AI模型開發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為
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    。 Container Container是Yarn中的資源抽象,封裝了某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的多維度資源,如內(nèi)存、CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等(目前僅封裝內(nèi)存和CPU),當(dāng)AM向RM申請(qǐng)資源時(shí),RM為AM返回的資源便是用Container表示。Yarn會(huì)為每個(gè)任務(wù)分配一個(gè)Container,且該任
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    CarbonData將數(shù)據(jù)源集成到Spark生態(tài)系統(tǒng),用戶可使用Spark SQL執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢和分析,也可以使用Spark提供的第三方工具ThriftServer連接到Spark SQL。 CarbonData特性 SQL功能:CarbonData與Spark SQL完全兼容,支持所有可以直接在Spark
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    云原生 數(shù)據(jù)湖 MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)
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