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    基因行業(yè) 基因數(shù)據(jù)處理 現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基于Spark分布式框架的第三方分析庫,如ADAM、Hail等 痛點(diǎn): •安裝ADAM、Hail等分析庫比較復(fù)雜 •每次新建集群都需要安裝一遍 優(yōu)勢(shì) 支持自定義鏡像 支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫,直接上傳到容器鏡像服務(wù)S
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    V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架TensorflowCaffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力:網(wǎng)絡(luò)自定義,自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略;海量存儲(chǔ),彈性擴(kuò)容,支持備份與恢復(fù),讓數(shù)據(jù)更
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    GPU卡,每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS,雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co
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    模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后
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    考ModelArts官網(wǎng)文檔從0-1制作自定義鏡像并創(chuàng)建AI應(yīng)用。 針對(duì)您本地開發(fā)的模型,在制作AI應(yīng)用的自定義鏡像時(shí),需滿足ModelArts定義的規(guī)范。請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔創(chuàng)建AI應(yīng)用的自定義鏡像規(guī)范。 本地準(zhǔn)備模型包 ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-17 17:11:32 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)(Object Storage Migration Service)是一種線上數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助用戶把對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)從其他云服務(wù)商的公有云輕松、平滑地遷移到華為云
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫對(duì)象的組成部分有哪些 數(shù)據(jù)庫對(duì)象的組成部分有哪些 時(shí)間:2021-07-02 11:25:44 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for MySQL) 什么是數(shù)據(jù)庫對(duì)象? 數(shù)據(jù)庫對(duì)象是數(shù)據(jù)庫的組成部分,數(shù)據(jù)庫對(duì)象主要包含:表,索引,視圖,存儲(chǔ)過程,缺省值,規(guī)則,觸發(fā)器,用戶,函數(shù)等。
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    您的需求自定義。 參考MQTT設(shè)備快速接入,以MQTT.fx模擬器為例,模擬設(shè)備上報(bào)自定義Topic消息。 說明:使用IoT Device SDK或原生MQTT協(xié)議接入的設(shè)備,需要在設(shè)備程序中,設(shè)置設(shè)備上報(bào)的自定義Topic名稱。 在消息跟蹤頁面,可以查看設(shè)備上報(bào)的自定義Topic消息。
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    傳輸加密 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)支持通過HTTPS加密在線傳輸數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全。 說明: 源端云服務(wù)提供商可能只支持HTTP在線傳輸,請(qǐng)?jiān)谶w移前及時(shí)了解。 存儲(chǔ)加密 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)可以對(duì)遷移后存儲(chǔ)在華為云中的對(duì)象數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,使您的對(duì)象數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更安全。 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)
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    領(lǐng)域,提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等,其中: 1、計(jì)算機(jī)視覺引擎面向計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域,提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處
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    Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行
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    ta和AI場(chǎng)景下,通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái),方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入,提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎,高性能異構(gòu)芯片管理,高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎(Cloud Container
    來自:專題
    OBS系統(tǒng)響應(yīng)的時(shí)間。 ETag string 否 對(duì)象的base64編碼的128位MD5摘要。ETag是對(duì)象內(nèi)容的唯一標(biāo)識(shí),可以通過該值識(shí)別對(duì)象內(nèi)容是否有變化。比如上傳對(duì)象時(shí)ETag為A,下載對(duì)象時(shí)ETag為B,則說明對(duì)象內(nèi)容發(fā)生了變化。實(shí)際的ETag是對(duì)象的哈希值。ETag只反映變化的內(nèi)容,
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    華為云對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 新手入門必看 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)簡(jiǎn)介 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 常見問題匯總 產(chǎn)品咨詢 計(jì)費(fèi)相關(guān) 權(quán)限相關(guān) 桶和對(duì)象相關(guān) 安全性 圖解對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 功能概覽 免費(fèi)試用 幫助文檔 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)簡(jiǎn)介 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 產(chǎn)品咨詢
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