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  • 數(shù)據(jù)倉庫多維模型層 內(nèi)容精選 換一換
  • AOM 是一個以資源數(shù)據(jù)為中心并關(guān)聯(lián)日志、指標(biāo)、資源、告警和事件等數(shù)據(jù)的立體運(yùn)維服務(wù)。AOM從架構(gòu)上主要分為數(shù)據(jù)采集接入、傳輸存儲和業(yè)務(wù)計算。 采用三架構(gòu) 數(shù)據(jù)采集接入 ICAgent采集數(shù)據(jù) 給主機(jī)安裝ICAgent(插件式的數(shù)據(jù)采集器)并通過ICAgent上報相關(guān)的運(yùn)維數(shù)據(jù)。
    來自:專題
    源數(shù)據(jù)導(dǎo)入 數(shù)據(jù)倉庫 ,完成數(shù)據(jù)的簡易查詢。 GaussDB (DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38
    來自:專題
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    來自:百科
    地理空間關(guān)系等等。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)模型能力,幫助開發(fā)者快速定義復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)模型,并基于該模型對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時關(guān)聯(lián)計算、智能關(guān)系分析等處理。 可視化資產(chǎn)模型開發(fā)環(huán)境:所見即所得圖形化建模引擎、簡化復(fù)雜資產(chǎn)開發(fā)難度、支持10級建模; 用戶自定義函數(shù)(UDF)虛測點(diǎn)運(yùn)算
    來自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉庫多維模型層 更多內(nèi)容
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    來自:百科
    云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
    來自:百科
    云知識 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)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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    幫助管理者發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營中的問題和風(fēng)險:對企業(yè)日常運(yùn)營數(shù)據(jù)的監(jiān)控、收集和分析是數(shù)字化企業(yè)的重要特征。對運(yùn)營效率、成本、風(fēng)險進(jìn)行分析,并報警提醒,可以幫助管理及時發(fā)現(xiàn)依靠人力無法發(fā)現(xiàn)的管理盲點(diǎn),進(jìn)而進(jìn)行處理和優(yōu)化,提高企業(yè)的運(yùn)營效率。 云市場商品 前往店鋪 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件包含面
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    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(yùn)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(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 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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    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)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(hù)。 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(hù)。
    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
    。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶,往往要求數(shù)據(jù)平臺要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過開放的數(shù)據(jù)格式,幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源-明細(xì)-匯總-集市,結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件,進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問題,面向業(yè)務(wù)靈活建模,讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack
    來自:百科
    影響及客戶流失; DDoS高防服務(wù) 提供4-7攻擊防御,實(shí)時檢測、攔截惡意流量,提供99.99%高可用業(yè)務(wù)保障,為政企門戶穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航 4-7DDoS/CC攻擊防護(hù) 精準(zhǔn)可靠的DDoS流量清洗功能,有效防護(hù)各類DDoS攻擊、應(yīng)用攻擊 智能AI流量學(xué)習(xí),精準(zhǔn)防御 基于黑客攻
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、
    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(biāo)。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(jìn)行詳細(xì)的評估,獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)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
    華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)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
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    。比如,KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進(jìn)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(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo),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(jìn)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(jìn)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(yán)重程度 設(shè)
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