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。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大,比如說是1TB,首先我們將原數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。比如說128MB一份,分成若干份,再分配給MapReduce進(jìn)行映射、排序、合并,最后再將結(jié)果進(jìn)行匯總,整個任務(wù)就是統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務(wù)分成來自:百科實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的目標(biāo)檢測應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人來自:專題
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