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- 數(shù)據(jù)庫(kù)物理模型圖 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合，計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)顯著特征。比如和分布式處理技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生的分來(lái)自：百科云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 華為云ModelArts模型管理和部署上線(xiàn) 時(shí)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(xiàn)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(xiàn)。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科
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云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)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(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2021-05-20 17:59:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(Database System, DBS)是由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（及其 應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 ）、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)管理員組成的存儲(chǔ)、管來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)庫(kù)物理模型圖 更多內(nèi)容
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但在具體實(shí)施過(guò)程中，數(shù)字孿生面臨很多挑戰(zhàn)，比如建模的物理對(duì)象通常很復(fù)雜，一條生產(chǎn)線(xiàn)可能有上千個(gè)測(cè)點(diǎn)，其次由于物理對(duì)象不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算能力要求也非常高。 綜上，華為云IoT數(shù)據(jù)分析（IoTA）提供圖形化建模工具，支持快速構(gòu)建孿生模型，對(duì)物理世界中的物，空間，流程進(jìn)行數(shù)字化抽象，構(gòu)建實(shí)時(shí)的數(shù)字鏡像。來(lái)自：百科![]()
圖引擎服務(wù)精選文章推薦 圖解圖計(jì)算技術(shù) 圖引擎服務(wù)有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？ 圖引擎服務(wù)的基本概念 服務(wù)支持的圖數(shù)據(jù)格式 圖引擎編輯器介紹 圖引擎服務(wù)提供哪些圖分析算法？ 怎么給圖配置操作權(quán)限？ 圖分析算法API有哪些？ 圖引擎服務(wù)與其他云服務(wù)的關(guān)系 怎么調(diào)用圖引擎服務(wù)的SDK？ 幫助文檔來(lái)自：專(zhuān)題![]()
a到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開(kāi)發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類(lèi)Demo演示 第5節(jié) 自動(dòng)學(xué)習(xí)Demo演示來(lái)自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來(lái)越來(lái)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(guò)程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴(lài)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(lái)自：百科![]()
護(hù)。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類(lèi)型。選擇不同類(lèi)型的安全模型后，需要在方案內(nèi)容中填寫(xiě)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(yè)面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
固定子目錄名稱(chēng)，用于放置模型相關(guān)文件 | │ ├── <<自定義python包>> 可選：用戶(hù)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(zhuān)題![]()
配置文件示例代碼 • 目標(biāo)檢測(cè)模型配置文件示例 請(qǐng)參見(jiàn)ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫(xiě)說(shuō)明章節(jié)中的目標(biāo)檢測(cè)模型配置文件示例。 • 圖像分類(lèi)模型配置文件示例 請(qǐng)參見(jiàn)ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫(xiě)說(shuō)明章節(jié)中的圖像分類(lèi)模型配置文件示例。 • 預(yù)測(cè)分析模型配置文件示例 請(qǐng)參來(lái)自：專(zhuān)題![]()
的媒資圖像標(biāo)簽，準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上萬(wàn)種通用物體及其屬性。 圖像識(shí)別包含圖像和視頻類(lèi)標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻拍識(shí)別等功能，快速迭代滿(mǎn)足多行業(yè)場(chǎng)景需要。新上線(xiàn)針對(duì)傳媒行業(yè)的媒資圖像標(biāo)簽，準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上萬(wàn)種通用物體及其屬性。 圖像識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：專(zhuān)題![]()
序列Sequence是用來(lái)產(chǎn)生唯一整數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。序列的值是按照一定規(guī)則自增的整數(shù)。因?yàn)樽栽鏊圆恢貜?fù)，因此說(shuō)Sequence具有唯一標(biāo)識(shí)性。 創(chuàng)建和管理視圖 視圖允許用戶(hù)保存常用的或者復(fù)雜的查詢(xún)。視圖在磁盤(pán)上并沒(méi)有被物理存儲(chǔ)，當(dāng)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)視圖時(shí)查詢(xún)會(huì)作為一個(gè)子查詢(xún)運(yùn)行。 創(chuàng)建和管理定時(shí)任務(wù)來(lái)自：專(zhuān)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(jiǎn)介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模來(lái)自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)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(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)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(shuō)明： 參數(shù)名稱(chēng) 參數(shù)說(shuō)明 管道名稱(chēng) 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱(chēng) 自定義該條告警模型的名稱(chēng)。 嚴(yán)重程度 設(shè)來(lái)自：專(zhuān)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(wú)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(guò)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(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts申請(qǐng)d910公測(cè) ModelArts專(zhuān)業(yè)服務(wù)購(gòu)買(mǎi)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(lèi)體驗(yàn) ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB 【華為云】ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 全流程開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 利用ModelArts進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別來(lái)自：專(zhuān)題![]()
契合多業(yè)務(wù)場(chǎng)景 圖像識(shí)別服務(wù)包含圖像和視頻類(lèi)標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻拍識(shí)別等功能，快速迭代滿(mǎn)足多行業(yè)場(chǎng)景需要。新上線(xiàn)針對(duì)傳媒行業(yè)的媒資圖像標(biāo)簽，準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上萬(wàn)種通用物體及其屬性。 圖像識(shí)別服務(wù)包含圖像和視頻類(lèi)標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻來(lái)自：專(zhuān)題![]()
關(guān)系數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。 課程簡(jiǎn)介 本課程使用通俗易懂的方式介紹了圖計(jì)算定義及特點(diǎn)，并進(jìn)行了簡(jiǎn)單操作應(yīng)用的講解。 課程目標(biāo) 了解圖計(jì)算及華為云圖引擎服務(wù)，掌握使用圖引擎進(jìn)行查詢(xún)和分析。 課程大綱 第1節(jié) 什么是圖計(jì)算 第2節(jié) 圖引擎服務(wù)介紹 第3節(jié) 查詢(xún)和分析功能介紹 第4節(jié) 動(dòng)手實(shí)踐：如何使用 GES 服務(wù)來(lái)自：百科![]()
時(shí)同步的數(shù)字孿生；基于模型抽象，為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的接口封裝。下圖舉例，將一棟樓映射成數(shù)字孿生，通過(guò)資產(chǎn)模型創(chuàng)建了大樓內(nèi)部的組成關(guān)系。 在建模過(guò)程中，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化可拖拽方式的開(kāi)發(fā)環(huán)境，簡(jiǎn)化復(fù)雜資產(chǎn)模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程，對(duì)于相同的資產(chǎn)可以采用模板方式批量創(chuàng)建。支持UD來(lái)自：百科![]()
使用虛擬私有云網(wǎng)絡(luò) Y N Y 網(wǎng)絡(luò) 物理機(jī)集群和虛擬機(jī)集群之間通過(guò)VPC通信 Y N Y 管控 遠(yuǎn)程登錄等用戶(hù)體驗(yàn)和虛擬機(jī)一致 Y N Y 管控 支持監(jiān)控以及關(guān)鍵操作審計(jì) Y N Y 裸金屬服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系 裸金屬服務(wù)器與周邊服務(wù)的依賴(lài)關(guān)系如圖1所示。 圖1 裸金屬服務(wù)器與其他服務(wù)的關(guān)系來(lái)自：專(zhuān)題
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