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- 在數(shù)據(jù)倉庫模型主題中以T01 內(nèi)容精選 換一換
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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(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)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科克發(fā)表量子論的這一天，被看作自然科學(xué)新紀(jì)元的開端，量子力學(xué)的產(chǎn)物電子學(xué)革命將人類帶入計(jì)算機(jī)時(shí)代。大賽以“普朗克計(jì)劃”為主題，旨在尋找像普朗克一樣，永不滿足持續(xù)追問的人，復(fù)雜難題中堅(jiān)守真理的人，真實(shí)場景處著手實(shí)干的人，用技術(shù)推動世界進(jìn)步的人。 華為軟件精英挑戰(zhàn)賽正式向全球各路高校精來自：百科
- 在數(shù)據(jù)倉庫模型主題中以T01 相關(guān)內(nèi)容
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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(shí)空/來自：百科實(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。 課程簡介來自：百科
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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(shí)，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(gè)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![]()
上述的問題都是設(shè)備直聯(lián)云端方案的痛點(diǎn)，而通過在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中引入邊緣的計(jì)算的概念，我們就可以解決這些問題。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算能做什么？ 邊緣計(jì)算是一個(gè)概念，討論它能做什么時(shí)，需要給他賦予一個(gè)實(shí)體。本文中，我們以華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺 推出的邊緣計(jì)算服務(wù)“IoT邊緣”為例。IoT邊緣通過在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)來自：百科![]()
免費(fèi)學(xué)習(xí)路徑和70多個(gè)場景化免費(fèi)沙箱實(shí)驗(yàn)等；完成實(shí)名認(rèn)證和學(xué)生認(rèn)證還將有機(jī)會加入華為云學(xué)生普惠計(jì)劃和云創(chuàng)校園計(jì)劃。所有參賽團(tuán)隊(duì)及個(gè)人都可以在大賽期間獲得免費(fèi)的平臺培訓(xùn)與優(yōu)惠的資源支持，獲取強(qiáng)有力的支撐。 想要來挑戰(zhàn)全球高校軟件精英嗎？想要一個(gè)證明自己實(shí)力的舞臺嗎？訪問華為軟件精英來自：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![]()
發(fā)者都能依托這些公共模型快速實(shí)現(xiàn)，從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在API設(shè)計(jì)時(shí)主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計(jì)API的請求體或響應(yīng)內(nèi)容時(shí)，開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時(shí)復(fù)來自：專題![]()
ModelArts 模型包規(guī)范 ModelArts 模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個(gè)模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管來自：專題![]()
流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評估等步驟。 開發(fā)環(huán)境Notebook 在AI開發(fā)階段，ModelArts也致力于提升AI開發(fā)體驗(yàn)，降低開發(fā)門檻。ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈來自：專題![]()
時(shí)間：2020-06-16 00:18:12 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其以行和列的形式存儲數(shù)據(jù)，以便于用戶理解。關(guān)系模型可以簡單理解為二維表格模型，而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的關(guān)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（Relational來自：百科![]()
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(shí)空/來自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自：百科![]()
第一種融合路線是KG增強(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識。 第二種融合路線是LLM增強(qiáng)KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來自：百科![]()
本章節(jié)將介紹如何自定義告警模型。 了解更多 1、登錄管理控制臺。 2、在頁面左上角單擊，選擇“ 安全與合規(guī) > 安全云腦 ”，進(jìn)入安全云腦管理頁面。 3、在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“工作空間”，并在工作空間列表中，單擊目標(biāo)工作空間名稱，進(jìn)入目標(biāo)工作空間管理頁面。 4、在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“威脅運(yùn)營 >來自：專題![]()
超參數(shù)，但其密度更集中在我們選擇的試驗(yàn)點(diǎn)周圍。隨著時(shí)間推移，算法會傾向于從越來越接近最佳點(diǎn)處采樣。在采樣過程中，算法可能繪制一個(gè)次佳試驗(yàn)作為最佳試驗(yàn)，以一定概率跳出局部最優(yōu)解。 參數(shù) 說明 取值參考 num_samples 搜索嘗試的超參組數(shù) int，一般在10-20之間，值越大，搜索時(shí)間越長，效果越好來自：專題![]()
rts在同一區(qū)域。 6、檢查是否配置了訪問授權(quán)。若未配置，請參考使用委托授權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。來自：專題![]()
Partition/分區(qū) 是一個(gè)有序的、不可變的消息序列，這個(gè)序列可以被連續(xù)地追加—個(gè)提交日志。在分區(qū)內(nèi)的每條消息都有一個(gè)有序的ID號，這個(gè)ID號被稱為偏移（Offset），這個(gè)偏移量可以唯一確定每條消息在分區(qū)內(nèi)的位置。 Producer/生產(chǎn)者 向Kafka的主題發(fā)布消息。 Consumer/消費(fèi)者來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 在鯤鵬BMS上進(jìn)行WRF部署與性能優(yōu)化 在鯤鵬BMS上進(jìn)行WRF部署與性能優(yōu)化 時(shí)間：2020-12-02 09:48:24 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶通過配置編譯器等應(yīng)用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，提升WRF運(yùn)行性能。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過操作編譯器、MPI、數(shù)學(xué)來自：百科
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