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- 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模型 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 城市智慧運(yùn)營(yíng)中心生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè) 城市智慧運(yùn)營(yíng)中心生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè) 時(shí)間：2021-02-02 15:39:46 視頻檢測(cè) 視頻監(jiān)控 大數(shù)據(jù) 生態(tài)環(huán)境 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)主題包括總體監(jiān)測(cè)、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)、水體質(zhì)量監(jiān)測(cè)、事件監(jiān)測(cè)、污染源監(jiān)測(cè)，5個(gè)運(yùn)行監(jiān)測(cè)模塊。 總體監(jiān)測(cè) 通過(guò)自來(lái)自：云商店插件應(yīng)用集成 通用插件開(kāi)發(fā)模型，與預(yù)置插件相匹配使用，提高應(yīng)用程序的靈活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì)，更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測(cè)來(lái)自：專題
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軟件開(kāi)發(fā)，而物聯(lián)網(wǎng)不僅需要考慮應(yīng)用還需要設(shè)計(jì)硬件數(shù)據(jù)采集，網(wǎng)關(guān)匯聚，數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳輸，端云互動(dòng)等場(chǎng)景。 設(shè)備模型碎片化，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)要與N鐘類型的設(shè)備協(xié)同。應(yīng)用與設(shè)備的業(yè)務(wù)配合度要求更高，導(dǎo)致設(shè)備數(shù)據(jù)模型私有化，應(yīng)用與設(shè)備緊耦合，模型呈碎片化發(fā)展趨勢(shì)。 行業(yè)方案復(fù)雜度高，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型，天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型，天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計(jì)算的特點(diǎn)，能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度，加速大數(shù)據(jù)的計(jì)算性能。 大來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelArts是一個(gè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
，當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程： 數(shù)據(jù)接入階段：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段：缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：海量數(shù)據(jù)查詢效率低下，數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
掌握?單數(shù)據(jù)。 6、質(zhì)檢報(bào)表 ?持座席報(bào)表、質(zhì)檢監(jiān)控報(bào)表、質(zhì)檢周期報(bào)表，實(shí)時(shí)掌握客服服務(wù)質(zhì)量，提?企業(yè)?碑。 運(yùn)營(yíng)管控-智能監(jiān)控-平臺(tái)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)了解 對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)?監(jiān)控，當(dāng)達(dá)到預(yù)警值時(shí)將觸發(fā)警報(bào)，確保平臺(tái)運(yùn)營(yíng)順暢。 運(yùn)營(yíng)管控-?數(shù)據(jù)可視化平臺(tái) 助?企業(yè)快速消除數(shù)據(jù)孤島、整合來(lái)自：云商店![]()
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段：缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：海量數(shù)據(jù)查詢效率低下，數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門檻高，缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化階段：缺少來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集![]()
亮風(fēng)臺(tái)HiLeiaAR遠(yuǎn)程協(xié)作系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景：制造運(yùn)營(yíng) 亮風(fēng)臺(tái)HiLeiaAR遠(yuǎn)程協(xié)作系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景：制造運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-08-02 16:35:16 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 本文為您介紹亮風(fēng)臺(tái)HiLeiaAR遠(yuǎn)程協(xié)作系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景：制造運(yùn)營(yíng)。 日常點(diǎn)檢巡檢 • 任務(wù)創(chuàng)建 •來(lái)自：云商店![]()
什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托來(lái)自：百科![]()
DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專題![]()
GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)： 1. 業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)30%以上；來(lái)自：百科
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