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  • 汽車保險數(shù)據(jù)倉庫星型模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標準SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
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  • 汽車保險數(shù)據(jù)倉庫星型模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 打造一個高效、可靠、安全的計算環(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)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊列),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 MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲,并
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    、表與表之間的約束)。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫的特點:安全(因為存儲在磁盤中,不會說突然斷電數(shù)據(jù)就沒有了)、容易理解(建立在關(guān)系模型上)、但不節(jié)省空間(因為建立在關(guān)系模型上,就要遵循某些規(guī)則,好比數(shù)據(jù)中某字段值即使為空仍要分配空間) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 華為云關(guān)系數(shù)據(jù)庫(Relational Database
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  • 汽車保險數(shù)據(jù)倉庫星型模型 更多內(nèi)容
  • 基于行業(yè)領(lǐng)域知識庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺,快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標準規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標準。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備
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    【云小課】EI第4課 智能標注一鍵完成,標注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動停止:拯救健忘人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 ModelArts使用自定義鏡像快速遷移上云-這2種功能,你了解哪些?
    來自:百科
    Cloud》揭示了華為自主創(chuàng)新的業(yè)界首個通用Serverless平臺,提供通用函數(shù)編程模型,高可擴縮、高性能和高效對接后端服務(wù)的運行框架,助力華為云構(gòu)建全域Serverless云服務(wù)。 從專用走向通用 當(dāng)前,業(yè)界現(xiàn)有的Serverless產(chǎn)品主要限于事件驅(qū)動應(yīng)用,然而對于有狀態(tài)微服務(wù)、大數(shù)據(jù)、HPC、AIGC等
    來自:百科
    手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編
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    護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息,然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護。
    來自:專題
    BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。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)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。
    來自:專題
    模型包規(guī)范 ModelArts推理部署,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。 • 模型文件:在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同,具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定為“config
    來自:專題
    用大數(shù)據(jù)技術(shù)為客戶提供創(chuàng)新產(chǎn)品,如“逸貸”產(chǎn)品服務(wù)。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標準SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
    來自:百科
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    來自:百科
    基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù),提供相應(yīng)的評估指標。在展示評估結(jié)果的同時,會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進行詳細的評估,獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”
    來自:專題
    未來,數(shù)碼大方將持續(xù)深入響應(yīng)常熟“智改數(shù)轉(zhuǎn)”計劃部署,聯(lián)合華為云等生態(tài)合作伙伴,緊扣“354”產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系,開展診斷服務(wù)、技術(shù)沙龍、師資培訓(xùn)等活動,為企業(yè)提供普惠數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案。 云商店商品 云商店商品 泛微e-office 泛微e-office是一款標準化的協(xié)同OA辦公軟件,實行通用化產(chǎn)品設(shè)計,
    來自:云商店
    【云小課】EI第4課 智能標注一鍵完成,標注效率大大提升~ 【云小課】EI第2課 ModelArts自動停止:拯救健忘人,忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 ModelArts使用自定義鏡像快速遷移上云-這2種功能,你了解哪些?
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    表/文件/整庫遷移 支持批量遷移表或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間整庫遷移,一個作業(yè)即可遷移幾百張表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系數(shù)據(jù)庫增量遷移、HBase增量遷移,以及使用Where條件配合時間變量函數(shù)實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務(wù)模式遷移 支持當(dāng)遷移作業(yè)執(zhí)行失敗時,將數(shù)據(jù)
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    華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模
    來自:百科
    。比如,KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標,最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在
    來自:百科
    智能建模”,進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設(shè)
    來自:專題
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