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- 數(shù)據(jù)倉庫模型可視化 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 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(shí)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(gè)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(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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
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么要選擇石墨做數(shù)據(jù)可視化？ 01 為什么選擇石墨可視化？ 市面上已有眾多的數(shù)據(jù)可視化工具，選擇石墨的原因主要有三個(gè)： 簡單好上手 支持多樣的圖表類型 清新的商務(wù)配色樣式 簡單好上手 確實(shí)，市面上優(yōu)秀的同類工具很多，但作為一款直接在數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)表格）上進(jìn)行可視化的產(chǎn)品，石墨的使用門來自：云商店析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題
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的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建，實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，幫助企業(yè)辦公效率的快速提升來自：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(tái)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![]()
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(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)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(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 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(tái)，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(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來自：百科![]()
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(shí)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(shí)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)、編來自：百科![]()
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(jì)中“安全方案”的引用。此外，每個(gè)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(shí)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(qǐng)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![]()
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)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用來自：百科![]()
基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)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(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(jí)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(gè)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(gè)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)來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來自：專題![]()
e（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用來自：專題![]()
安全可視化_ Web應(yīng)用防火墻 _安全總覽 Web應(yīng)用防火墻（Web Application Firewall， WAF ），通過對(duì)HTTP(S)請(qǐng)求進(jìn)行檢測，識(shí)別并阻斷SQL注入、跨站腳本攻擊、網(wǎng)頁木馬上傳、命令/代碼注入、文件包含、敏感文件訪問、第三方應(yīng)用漏洞攻擊、CC攻擊、惡意爬蟲來自：專題
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