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- 數(shù)據(jù)決策與模型 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 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(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(lái)自：百科基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(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)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) ROMA Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:19:48 集團(tuán)企業(yè)完成子公司與集團(tuán)總部之間、集團(tuán)與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公來(lái)自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免費(fèi)來(lái)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(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![]()
理和接口文檔的透明度，便于開發(fā)者進(jìn)行高效維護(hù)與協(xié)同作業(yè)。 公共請(qǐng)求體 在接口設(shè)計(jì)中，公共請(qǐng)求體默認(rèn)“application/json”格式。開發(fā)者能夠便捷地復(fù)用已定義的公共請(qǐng)求體，直接應(yīng)用于API的Body部分，顯著提升了開發(fā)效率與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一致性。且公共請(qǐng)求體文檔頁(yè)面也詳盡展示來(lái)自：專題![]()
器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建，開發(fā)者可以使用Workflow開發(fā)生產(chǎn)流水線?；贛LOps的概念，Workflow會(huì)提供運(yùn)行記錄、監(jiān)控、持續(xù)運(yùn)行等功能。根據(jù)角色的分工與概念，產(chǎn)品上將工作流的開發(fā)和持續(xù)迭代分開。 Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的來(lái)自：專題![]()
t_analysis（預(yù)測(cè)分析）等。 model_type：模型AI引擎，表明模型使用的計(jì)算框架，支持常用AI框架和“Image”。 runtime：模型運(yùn)行時(shí)環(huán)境，系統(tǒng)默認(rèn)使用python2.7。runtime可選值與model_type相關(guān)，當(dāng)model_type設(shè)置為Ima來(lái)自：專題![]()
更加科學(xué)、便捷地進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)管理與分析。 在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力，可以幫助企業(yè)和車隊(duì)管理者更加科學(xué)、便捷地進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)管理與分析。 使用 DLI 進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云數(shù)據(jù)湖探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析來(lái)自：專題![]()
彈性云服務(wù)器 E CS _ECS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)_ECS價(jià)格 ECS是什么_怎么配置ECS_ECS服務(wù)器購(gòu)買 ECS服務(wù)_ECS的優(yōu)勢(shì)_ ECS云服務(wù)器 哪家好 RDS for MySQL審計(jì)日志_開啟日志審計(jì)_數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)_華為云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 連接RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)_華為云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS_語(yǔ)法_數(shù)據(jù)庫(kù)連接_連接命令來(lái)自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB與華為云其他服務(wù)的關(guān)系 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB與華為云其他服務(wù)的關(guān)系 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，完全兼容MySQL。基于華為最新一代DFV分布式存儲(chǔ)，采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，最高支持128TB的海量存來(lái)自：專題![]()
器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章來(lái)自：百科![]()
差別巨大。 d) 資源受限：相對(duì)云上資源的海量易獲取，邊側(cè)資源受限（算力、供電、場(chǎng)地等均受限），建設(shè)與維護(hù)成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)安全性，結(jié)合中心云的海量算力優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)；來(lái)自：百科![]()
9、設(shè)置完成后，單擊頁(yè)面右下角“下一步”，進(jìn)入模型詳情預(yù)覽頁(yè)面。 10、預(yù)覽確認(rèn)無(wú)誤后，單擊頁(yè)面右下角“確定”。 安全云腦 實(shí)用文檔 安全云腦的數(shù)據(jù)來(lái)源是什么？ 安全云腦與其他安全服務(wù)之間的關(guān)系與區(qū)別？ 安全云腦支持跨帳號(hào)使用嗎？ 安全云腦如何變更版本規(guī)格？ 安全云腦可以免費(fèi)使用嗎？ 安全云腦與 企業(yè)主機(jī)安全 的區(qū)別是什么？來(lái)自：專題![]()
TPE算法全稱Tree-structured Parzen Estimator，是一種利用高斯混合模型來(lái)學(xué)習(xí)超參模型的算法。在每次試驗(yàn)中，對(duì)于每個(gè)超參，TPE為與最佳目標(biāo)值相關(guān)的超參維護(hù)一個(gè)高斯混合模型l(x)，為剩余的超參維護(hù)另一個(gè)高斯混合模型g(x)，選擇l(x)/g(x)最大化時(shí)對(duì)應(yīng)的超參作為下一組搜索值。來(lái)自：專題![]()
追蹤最佳的模型與輸入配置，您可以通過(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較，確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 了解更多 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 前提條件 1、數(shù)據(jù)已完成準(zhǔn)備：已在ModelArts中創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 目錄。 2、“算法管理”中，已完成算法創(chuàng)建。 3、已在OBS創(chuàng)建至來(lái)自：專題![]()
端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
織。 （2）協(xié)作與業(yè)務(wù)管理方面 l 組織內(nèi)的協(xié)作與業(yè)務(wù)管理：協(xié)作的形式上，能夠支撐包括部門/團(tuán)隊(duì)內(nèi)協(xié)作、跨部門/團(tuán)隊(duì)協(xié)作，特別是以特定職能/業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)協(xié)作/管理最為常見；協(xié)作的內(nèi)容上，能夠支撐的場(chǎng)景有工作溝通、流程審批、業(yè)務(wù)管理、信息共享及發(fā)布等。 l 與外部組織的協(xié)作：能來(lái)自：云商店![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB擴(kuò)容與縮容 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB擴(kuò)容與縮容 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。GaussDB如何進(jìn)行擴(kuò)容與縮容？來(lái)自：專題
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