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- 人臉識(shí)別orl數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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ROMA Connect包含4大集成能力：數(shù)據(jù)集成、服務(wù)集成、消息集成和設(shè)備集成。下面小課逐一為大家介紹一下，這幾大能力到底能做什么。 數(shù)據(jù)集成 ROMA Connect的數(shù)據(jù)集成（FDI），支持在多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行快速、靈活、無(wú)侵入式的數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換。 l 支持30+種數(shù)據(jù)源類型來(lái)自：百科我的下載”，查看下載進(jìn)度。 3、創(chuàng)建并發(fā)布數(shù)據(jù)集。 進(jìn)入ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“ 數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集（舊版）”，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，類型選擇“物體檢測(cè)”，使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”，“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后，當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片來(lái)自：專題
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什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托來(lái)自：百科速打開(kāi)、運(yùn)行以及進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集：共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中，可以查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中，共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市來(lái)自：專題
- 人臉識(shí)別orl數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
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AYU均指 “ 智能數(shù)據(jù)湖 治理中心（DGC）”。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DGC數(shù)據(jù)集成模塊運(yùn)維、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊運(yùn)維、數(shù)據(jù)管理模塊運(yùn)維。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握DGC數(shù)據(jù)集成模塊常用運(yùn)維能力。 2、掌握DGC數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊常用運(yùn)維能力。 3、掌握DGC數(shù)據(jù)管理模塊常用運(yùn)維能力。來(lái)自：百科![]()
接口遷移 支持Swagger、Postman（支持Collections和Environment數(shù)據(jù)集ZIP包）、Jmeter、Swagger URL數(shù)據(jù)遷移，其中Postman支持集合文件及數(shù)據(jù)集ZIP包遷移。 Postman集合文件遷移 1、在Postman項(xiàng)目中單擊需要導(dǎo)出的集合右來(lái)自：專題![]()
一對(duì)邊緣應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如 人臉識(shí)別 、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同來(lái)自：專題![]()
場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù) （ MRS ）對(duì)用戶提供了集群管理維護(hù)平臺(tái)MRS Manager，對(duì)外提供安全、可靠、直觀的大數(shù)據(jù)集群管理維護(hù)能力，以滿足各大企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)集群的管理訴求。 MRS Manager對(duì)用戶提供了可視化的性能監(jiān)控、告警、審計(jì)服務(wù)，支持各個(gè)服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)的展示和啟停、配置管理等。來(lái)自：百科![]()
Loading），是一個(gè)面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理，最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)）。 鏈接：https://support.huaweicloud來(lái)自：百科![]()
CloudNative應(yīng)用，聯(lián)接云上云下，消除數(shù)字鴻溝，構(gòu)建業(yè)務(wù)敏捷性，驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 功能描述 異構(gòu)數(shù)據(jù)集成 支持30+種異構(gòu)數(shù)據(jù)源相互同步和復(fù)制，支持數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理 分布式消息集成 支持發(fā)布/訂閱模式?？缭频南⑵脚_(tái)通過(guò)統(tǒng)一路由相互連來(lái)自：百科![]()
據(jù)多副本等能力打造一個(gè)高效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：專題![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測(cè)試數(shù)據(jù)集）中的異常。 【賽事簡(jiǎn)介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
準(zhǔn)，加快數(shù)據(jù)變現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全向?qū)脚渲煤凸芾?，支持單表、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并來(lái)自：百科![]()
到數(shù)據(jù)處理快捷高效，報(bào)表打印清晰明了，查詢統(tǒng)計(jì)快速靈活，從而提高學(xué)生管理水平?？记谠O(shè)備包括近距離刷卡考勤機(jī)、指紋考勤機(jī)、刷卡拍照考勤機(jī)、人臉識(shí)別考勤機(jī)等。 遠(yuǎn)距離考勤子系統(tǒng) 校園 2.4G 無(wú)障礙通行系統(tǒng)由 2.4G 遠(yuǎn)距離 RFID 卡、2.4G 遠(yuǎn)距離天線、信息網(wǎng)關(guān)、中間件服務(wù)器、軟件平臺(tái)組成。每一張來(lái)自：云商店![]()
大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計(jì)算模型，將源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)下圖的處理。 其中，Map（映射）是將大數(shù)據(jù)集分解若干小數(shù)據(jù)集分析，各部獨(dú)立的線程，并行分析計(jì)算。而Reduce（匯總）是將小數(shù)據(jù)集分析結(jié)果進(jìn)行整合，再將處理的結(jié)果返回給用戶。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???來(lái)自：百科![]()
一對(duì)邊緣應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同來(lái)自：專題![]()
區(qū)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)支持雙向證書認(rèn)證等能力。 MRS大數(shù)據(jù)集群提供了完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)多租戶解決方案。多租戶是MRS大數(shù)據(jù)集群中的多個(gè)資源集合（每個(gè)資源集合是一個(gè)租戶），具有分配和調(diào)度資源（資源包括計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源）的能力。多租戶將大數(shù)據(jù)集群的資源隔離成一個(gè)個(gè)資源集合，彼此互不干擾，用來(lái)自：百科![]()
有資源都要?dú)w屬到某個(gè)集成應(yīng)用下。 3.根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇使用不同ROMA Connect功能。 數(shù)據(jù)集成：接入源端和目標(biāo)端數(shù)據(jù)源，然后通過(guò)集成任務(wù)進(jìn)行源端到目標(biāo)端的數(shù)據(jù)集成。 服務(wù)集成：把已有后端服務(wù)、數(shù)據(jù)源和自定義函數(shù)封裝成標(biāo)準(zhǔn)的RESTFul API，并對(duì)外開(kāi)放。 消息來(lái)自：百科![]()
的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)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)。 極“快”致“簡(jiǎn)”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。 云邊端多場(chǎng)景部署來(lái)自：百科
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