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- 多類分類模型評價指標 內(nèi)容精選 換一換
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圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運營商大數(shù)據(jù)分析 運營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB級運營來自：百科訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。 5、訓(xùn)練模式選擇。針對MindSpore類引擎，ModelArts提供訓(xùn)練模式選擇，支持用戶根據(jù)實際場景獲取不同的診斷信息。 6、（可選）配置高級選項。 7、單擊“提交”，完成訓(xùn)練作業(yè)的創(chuàng)建。來自：專題
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我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴垃圾分類政策自7月1日頒布，如何進行垃圾分類已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問。但是，沒關(guān)系！AI在垃圾分類的應(yīng)用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型，實現(xiàn)垃圾圖片類別的精準來自：百科行作為一個記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù)，有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科
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而在標準物模型下，每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應(yīng)用進行對接。來自：百科![]()
屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預(yù)測、市場的細分等。 與分類不同，聚類分析數(shù)據(jù)對象，而不考慮已知的類標號（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類標號）。聚類可以產(chǎn)生這種標號。對象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性來自：百科![]()
核，以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核 的應(yīng)用場景 經(jīng)典應(yīng)用場景 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點工作，基于內(nèi)容檢測，可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，維護網(wǎng)站內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核常見問題來自：專題![]()
內(nèi)置多種IPD需求模型 IPD獨立軟件類項目功能介紹 方案概述:方案架構(gòu) 特性資產(chǎn)管理 什么是需求管理:產(chǎn)品概述 接入流程 什么是工業(yè)軟件SaaS服務(wù)中心:產(chǎn)品介紹 客戶原始需求管理 導(dǎo)讀 接入流程 轉(zhuǎn)型方案實施:試點項目的敏捷實踐 方案概述:應(yīng)用場景 聯(lián)營SaaS類商品上架:聯(lián)營商品信息填寫標準來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
只有存在外鍵，實體之間才會存在關(guān)系，沒有外鍵不能建立關(guān)系。 4. 關(guān)系的基數(shù)反映了關(guān)系之間的業(yè)務(wù)規(guī)則。 一個客戶只能擁有一個一類儲蓄賬戶； 一個客戶可以擁有多個儲蓄賬戶； 一個訂單只能對應(yīng)一個發(fā)貨運單； 一個產(chǎn)品包括多個零件。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在??????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來自：百科![]()
華為云計算 云知識 發(fā)布云市場API類商品操作指導(dǎo) 發(fā)布云市場API類商品操作指導(dǎo) 時間：2021-03-18 17:52:49 云市場 服務(wù)商指南 商品接入 華為云云市場服務(wù)商發(fā)布云市場API類商品的上架流程 前提條件 1、發(fā)布API類商品前，您須將您的API類商品部署在華為云IAAS基來自：云商店![]()
云知識 DDoS高防網(wǎng)站類業(yè)務(wù)接入指南 DDoS高防網(wǎng)站類業(yè)務(wù)接入指南 時間：2020-11-23 15:05:48 本視頻主要為您介紹華為云DDoS高防網(wǎng)站類業(yè)務(wù)接入的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 用戶已獲取管理控制臺登錄賬號和密碼，并成功購買高防實例。 需要對網(wǎng)站類業(yè)務(wù)進行接入DDoS高防的配置。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進行調(diào)優(yōu)。 目標學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
根據(jù)量化算法對權(quán)重文件進行INT8類型量化，即可輸出INT8權(quán)重和量化度。而在偏置量化過程中，根據(jù)權(quán)重的量化度和數(shù)據(jù)的量化度，可將FP32類型偏置數(shù)據(jù)量化成INT32類型數(shù)據(jù)輸出。 在對模型大小和性能有更高要求的時候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線模型生成過程中量化會將高精度數(shù)據(jù)向低比來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類 時間：2021-05-25 16:32:28 存儲與備份 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構(gòu)及存儲場景分類如下圖。 Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3。 Block：精簡配置、快照、克隆。來自：百科![]()
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