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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市多維模型圖 內(nèi)容精選 換一換
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，可包含圖片、音頻或視頻等場(chǎng)景，可以在“預(yù)測(cè)”頁(yè)簽添加圖片進(jìn)行服務(wù)預(yù)測(cè)。 JSON文本預(yù)測(cè) ModelArts支持文本預(yù)測(cè)，如果您的輸入類型為文本，請(qǐng)注意測(cè)試服務(wù)文本應(yīng)小于12MB。 圖片預(yù)測(cè) ModelArts支持圖片預(yù)測(cè)，如果您的輸入類型為圖片，請(qǐng)注意測(cè)試服務(wù)單張圖片輸入應(yīng)小來(lái)自：專題數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示，從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門檻，提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理，從專業(yè)，復(fù)雜，繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維活動(dòng)中解放出來(lái)，使客戶能夠更加專注于其核心業(yè)務(wù)。 海量數(shù)據(jù)運(yùn)行 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在IT運(yùn)維與數(shù)來(lái)自：專題
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知識(shí)管理 ：項(xiàng)目資料和成果歸集與共享 ?知識(shí)庫(kù)構(gòu)建：項(xiàng)目結(jié)束之后，系統(tǒng)提取流程中的文檔，對(duì)項(xiàng)目過(guò)程和所有文件進(jìn)行自動(dòng)的匯總和管理。 建立標(biāo)準(zhǔn)、完整的知識(shí)地圖和標(biāo)準(zhǔn)化資料庫(kù)體系：按項(xiàng)目、部門多維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，項(xiàng)目資料與項(xiàng)目流程實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)，實(shí)時(shí)更新。 項(xiàng)目文檔自動(dòng)進(jìn)行匯總形成資料庫(kù)，查找方便，也避免了因人員離職而帶來(lái)的企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自：云商店、項(xiàng)目經(jīng)理、項(xiàng)目開始日期、項(xiàng)目結(jié)束日期。 【小結(jié)】項(xiàng)目全生命周期管理，項(xiàng)目各階段數(shù)據(jù)可視化。 2、項(xiàng)目人員工時(shí)績(jī)效統(tǒng)一管理 ?在線工時(shí)填報(bào) 系統(tǒng)根據(jù)提報(bào)數(shù)據(jù)，生成個(gè)人工時(shí)報(bào)表，使工時(shí)填報(bào)更加便捷，數(shù)據(jù)更精確。 ?績(jī)效考核 以任務(wù)完成情況可以驅(qū)動(dòng)員工績(jī)效考核；同理，以績(jī)效制度推動(dòng)任務(wù)高效地執(zhí)行。來(lái)自：云商店
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)全景圖 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)全景圖 時(shí)間：2021-03-24 20:25:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 云服務(wù)器 云計(jì)算 華為累積多年的數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)、搭建和維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)云化改造技術(shù)，大幅優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，為您打造更高可用、更來(lái)自：百科![]()
景考驗(yàn)。 功能豐富 內(nèi)容審核 服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè)，覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核，以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè)，覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核，以及檢測(cè)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(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：專題![]()
領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 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![]()
時(shí)支持盤古大模型的運(yùn)行，相比于傳統(tǒng)AI模型，原來(lái)幾十個(gè)AI場(chǎng)景，需要幾十個(gè)AI模型開發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月，現(xiàn)在只需要一個(gè)大模型就可以開發(fā)完成，訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來(lái)需要成千上萬(wàn)張樣本開發(fā)的場(chǎng)景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過(guò)AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、來(lái)自：百科![]()
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![]()
萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，解決場(chǎng)景碎片化問(wèn)題，無(wú)需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬(wàn)物分割 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行分割，常在輔助標(biāo)注、AIGC等場(chǎng)景應(yīng)用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢(shì) 原生支持中文 億級(jí)中文圖文，百萬(wàn)中文關(guān)鍵詞，更佳中文理解能力。 精準(zhǔn)語(yǔ)義理解 精準(zhǔn)圖文描述，對(duì)齊語(yǔ)義理解，智能語(yǔ)境識(shí)別。來(lái)自：專題![]()
固定子目錄名稱，用于放置模型相關(guān)文件 | │ ├── <<自定義python包>> 可選：用戶自有的Python包，在模型推理代碼中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必選: protocol buffer格式文件，包含該模型的圖描述 | │ ├── variables來(lái)自：專題![]()
ModelArts申請(qǐng)d910公測(cè) ModelArts專業(yè)服務(wù)購(gòu)買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化AI圖像垃圾分類體驗(yàn) ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB 【華為云】ModelArts AI開發(fā)平臺(tái) 全流程開發(fā)體驗(yàn) 利用ModelArts進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別來(lái)自：專題![]()
能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部署服務(wù)，根據(jù)開發(fā)者零編碼實(shí)現(xiàn)模型定制化開來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，以實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
物理網(wǎng)在行業(yè)里的項(xiàng)目交付需要標(biāo)準(zhǔn)物模型，對(duì)于設(shè)備廠商而言，如果有標(biāo)準(zhǔn)物模型，那么他們就不需要再只選擇其中一個(gè)廠家的數(shù)據(jù)模型；對(duì)于ISV應(yīng)用廠家而言，開發(fā)階段是無(wú)法窮舉所有的應(yīng)用/設(shè)備做預(yù)集成；對(duì)于SI廠商而言，子系統(tǒng)太多，對(duì)接集成花時(shí)間；而對(duì)于客戶而言就是，交付周期太長(zhǎng)。 左圖是沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)物模型下，各個(gè)設(shè)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)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。 ModelArts是一個(gè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來(lái)自：百科![]()
化的模型設(shè)計(jì)，智能化的幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控，異常事件實(shí)時(shí)通知。 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 全局資產(chǎn)視圖、快速查看、智能管理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務(wù)視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務(wù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問(wèn)權(quán)限。 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)全場(chǎng)景可視 數(shù)據(jù)治理來(lái)自：百科
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