Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- tensorflow 數(shù)據(jù)增強 內(nèi)容精選 換一換
-
CPU完成控制算子、標量和向量等通用計算。如果輸入數(shù)據(jù)需要進行預處理操作，DVPP專用硬件模塊會被激活并專門用來進行圖像和視頻數(shù)據(jù)的預處理執(zhí)行，在特定場景下為AI Core提供滿足計算需求的數(shù)據(jù)格式。AI Core主要負責大算力的計算任務，AI CPU負責較為復雜的計算和執(zhí)行控制功能，DVPP硬件完成數(shù)據(jù)預處理功能，來自：百科分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科
- tensorflow 數(shù)據(jù)增強 相關內(nèi)容
-
來自：百科算法優(yōu)化。 針對廠商用戶，提供批量管理產(chǎn)品的功能，包括產(chǎn)品分組、分發(fā)技能到產(chǎn)品等。 4.數(shù)據(jù)管理 云側大容量存儲，高上行接入帶寬，支持數(shù)據(jù)追加寫，數(shù)據(jù)全生命周期管理。 可查看端側設備的技能數(shù)據(jù)，便于實時監(jiān)控或事后回溯。 端側設備 端側目前包括以下三個產(chǎn)品線的攝像頭設備： 1.昇騰310系列芯片設備，例如 HiLens來自：百科
- tensorflow 數(shù)據(jù)增強 更多內(nèi)容
-
![]()
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，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。來自：專題![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲在DB0上的主備實例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實戰(zhàn) 分布式緩存服務數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權限的基礎單元，賦權以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務流/事件、對象/主體進行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
容K8s和Docker原生接口。用戶無需關注集群和服務器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負載 大數(shù)據(jù)、AI計算 當前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓練和推理等應用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式運行，并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡和存儲等硬件加速能力，并且都是任務型計算，需來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結構化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科![]()
相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出，稱之為同構型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出，稱之為異構型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導入導出。 mysql云數(shù)據(jù)庫必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫RDS 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。云數(shù)據(jù)庫RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL來自：專題![]()
的共同進步 了解詳情 數(shù)據(jù)安全解決方案框架 方案介紹 圍繞數(shù)據(jù)安全全生命周期，包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)存儲安全、數(shù)據(jù)使用安全、數(shù)據(jù)交換安全、數(shù)據(jù)銷毀安全等，提供一站式可視、可控、可溯的數(shù)據(jù)安全解決方案 全面覆蓋 覆蓋云上數(shù)據(jù)安全全生命周期 降本增效 降低企業(yè)防護成本，增加效能來自：專題![]()
華為云計算 云知識 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù) 時間：2020-12-24 10:31:31 元數(shù)據(jù)（Metadata）是用來定義數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息，包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫字段中，元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容。數(shù)據(jù)湖探索（DLI）創(chuàng)建表時，會定義元數(shù)據(jù)，由列名、類型、列描述三列組成。來自：百科![]()
來自：專題![]()
處理、音視頻分析等；數(shù)據(jù)管理同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、團隊標注以及版本管理等功能，AI開發(fā)者可基于該框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)標注全流程處理。 了解更多 數(shù)據(jù)管理有哪些功能？ 數(shù)據(jù)管理平臺提供了聚類分析、數(shù)據(jù)特征分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校驗、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)選擇等分析處理能力，來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點 時間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務的符號記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點來自：百科![]()
2、減少數(shù)據(jù)的冗余度：同文件系統(tǒng)相比，由于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)冗余，維護了數(shù)據(jù)的一致性。 3、保持數(shù)據(jù)的獨立性：數(shù)據(jù)的獨立性包括邏輯獨立性（數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數(shù)據(jù)物理結構的變化不影響數(shù)據(jù)的邏輯結構）。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫安全審計采用旁路部署，獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計系統(tǒng)、接收審計系統(tǒng)配置命令和上報數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對RDS關系型數(shù)據(jù)庫的安全審計 審計ECS自建數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫端部署數(shù)據(jù)庫安全審計Agent，獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計系統(tǒng)、接收審計系統(tǒng)配置命令和上報數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對自建數(shù)據(jù)庫的安全審計來自：專題![]()
數(shù)據(jù)架構產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構：數(shù)據(jù)建?？梢暬⒆詣踊?、智能化 數(shù)據(jù)架構：數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構踐行數(shù)據(jù)治理方法論，將數(shù)據(jù)治理行為可視化，打通數(shù)據(jù)基礎層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路，落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過關系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化，通過來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于云計算平臺的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL在實例被誤刪除或數(shù)據(jù)故障、損壞的情況下，如何通過備份來恢復數(shù)據(jù)？ 云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
數(shù)據(jù)治理中心服務解決方案 數(shù)據(jù)治理中心服務解決方案 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構 數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio提供具有數(shù)據(jù)全生命周期管理和智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺，包含數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)安全等功能。來自：專題
看了本文的人還看了
- TensorFlow2 入門指南 | 07 數(shù)據(jù)集的加載、預處理、數(shù)據(jù)增強
- pytorch 數(shù)據(jù)增強
- Mosaic數(shù)據(jù)增強 mixup CutMix數(shù)據(jù)增強
- pytorch數(shù)據(jù)增強分析
- 數(shù)據(jù)裁剪增強
- python opencv裁剪數(shù)據(jù)增強
- 深度學習煉丹-數(shù)據(jù)增強
- 【目標檢測】數(shù)據(jù)增強：YOLO官方數(shù)據(jù)增強實現(xiàn)/imgaug的簡單使用
- 從零開始學Pytorch（十五）之數(shù)據(jù)增強
- 數(shù)據(jù)增強之裁剪、翻轉(zhuǎn)與旋轉(zhuǎn)