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- 交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。 ModelArts特色功能如下所示： 1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署來自：專題主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短，重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級多租戶和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，已上線2000集市作業(yè);來自：百科
- 交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
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圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云 數(shù)據(jù)倉庫 。來自：百科本視頻主要為您介紹華為云 MapReduce服務(wù) 終止集群的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Sp來自：百科
- 交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
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e服務(wù)創(chuàng)建 MRS 集群的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Sp來自：百科![]()
圖形化編排，即開即用，輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉庫。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)源管理：新增關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或ROMA Connect連接器類型數(shù)據(jù)源。 數(shù)據(jù)集管理：新增并管理數(shù)據(jù)集，配置數(shù)據(jù)集后，在組件“數(shù)據(jù)”頁簽中可選擇具體的數(shù)據(jù)集。 連接器管理：通過新建HTTP連接器，可引入第三方的API作為組件的數(shù)據(jù)來源。 轉(zhuǎn)換器管理：轉(zhuǎn)換器是對數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的再加工，為了將數(shù)據(jù)和組件更好的結(jié)合，以達(dá)到最佳的視覺展示效果。來自：專題![]()
11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預(yù)置模型選擇，模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測作業(yè)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云來自：百科![]()
（MRS），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，完全兼容開源接口，結(jié)合 華為云計(jì)算 、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺，輕松運(yùn)行Hado來自：專題![]()
體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。 模型開發(fā) 數(shù)來自：專題![]()
2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營 時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。來自：百科![]()
Online上為客戶不同物理隔離方式的一站式大數(shù)據(jù)平臺。集群內(nèi)支持邏輯多租戶，通過權(quán)限隔離，對集群的計(jì)算、存儲、表格等資源按租戶劃分。 易運(yùn)維 MRS提供可視化大數(shù)據(jù)集群管理平臺，提高運(yùn)維效率。并支持滾動補(bǔ)丁升級，可視化補(bǔ)丁發(fā)布信息，一鍵式補(bǔ)丁安裝，無需人工干預(yù)，不停業(yè)務(wù)，保障用戶集群長期穩(wěn)定。 高可靠來自：百科![]()
商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，即使是萬億級的計(jì)算也能游刃有余。同時(shí)，數(shù)據(jù)集成無需編寫代碼，資產(chǎn)加工可視化，使得數(shù)據(jù)處理更為高效，大大節(jié)省了用戶的時(shí)間和精力。 商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，即使是萬億級的計(jì)算也能游刃有余。同時(shí)，數(shù)據(jù)集成無需編寫代碼，資產(chǎn)加工可視化，使得數(shù)據(jù)處理更為高效，大大節(jié)省了用戶的時(shí)間和精力。來自：專題![]()
華為云攜手?jǐn)?shù)字政通，打造新一代城市運(yùn)行管理平臺 華為云攜手?jǐn)?shù)字政通，打造新一代城市運(yùn)行管理平臺 時(shí)間：2024-09-29 15:21:58 云計(jì)算 應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺 【摘要】 2024年9月19日，在華為全聯(lián)接大會2024期間，華為云與北京數(shù)字政通科技股份有限公司聯(lián)合發(fā)布「城市運(yùn)行管理“一網(wǎng)統(tǒng)管”」解決方案，結(jié)合華為云ROMA來自：百科![]()
設(shè)備查詢 聯(lián)營SaaS類商品使用指導(dǎo):禁用、啟用成員 管理文件:刪除文件 關(guān)閉監(jiān)控:約束與限制 節(jié)點(diǎn)管理:刪除節(jié)點(diǎn) API概覽 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:批量刪除數(shù)據(jù)集 禁用、啟用成員來自：百科![]()
Arts模型評估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)集上的平均損失，可以評估模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。模型評價(jià)指標(biāo)是評估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會導(dǎo)致不同的評判結(jié)果。來自：百科![]()
態(tài)擴(kuò)縮容，整體資源利用率低，數(shù)據(jù)存在多份拷貝，存儲資源冗余，另外在IDC大數(shù)據(jù)中心機(jī)房自建大數(shù)據(jù)集群，采用開源軟件，需要投入大量人力維護(hù)開源軟件的功能Bug、可靠性和穩(wěn)定性等問題，大數(shù)據(jù)集群的資源擴(kuò)縮容、網(wǎng)絡(luò)帶寬調(diào)整、大數(shù)據(jù)本地磁盤的損壞，都需要IT運(yùn)維，運(yùn)維工作量大，人力投入成本高。來自：百科![]()
Influx接口:典型應(yīng)用 MRS Hive，MRS Kafka，MRS Hudi數(shù)據(jù)源創(chuàng)建連接時(shí)IP長度校驗(yàn)不通過，如何處理？:解決方法 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:創(chuàng)建api數(shù)據(jù)集 網(wǎng)頁客戶端接入 配置對話流程:步驟4：新建對話回復(fù)節(jié)點(diǎn)（分支1） 會話管理:操作步驟 配置對話流程:步驟3：新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn) 配置對話流程:步驟3：新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn)來自：百科![]()
Spark生態(tài)和接口，性能較開源提升了2.5倍，在小時(shí)級即可實(shí)現(xiàn)EB級數(shù)據(jù)查詢分析。 Flink是一款分布式的計(jì)算引擎，可以用來做批處理，即處理靜態(tài)的數(shù)據(jù)集、歷史的數(shù)據(jù)集；也可以用來做流處理，即實(shí)時(shí)地處理一些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)的結(jié)果。 DLI 在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream來自：百科
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