- 數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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接口遷移 支持Swagger、Postman(支持Collections和Environment數(shù)據(jù)集ZIP包)、Jmeter、Swagger URL數(shù)據(jù)遷移,其中Postman支持集合文件及數(shù)據(jù)集ZIP包遷移。 Postman集合文件遷移 1、在Postman項(xiàng)目中單擊需要導(dǎo)出的集合右來(lái)自:專(zhuān)題華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測(cè)試數(shù)據(jù)集)中的異常。 【賽事簡(jiǎn)介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:百科
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大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計(jì)算模型,將源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)下圖的處理。 其中,Map(映射)是將大數(shù)據(jù)集分解若干小數(shù)據(jù)集分析,各部獨(dú)立的線(xiàn)程,并行分析計(jì)算。而Reduce(匯總)是將小數(shù)據(jù)集分析結(jié)果進(jìn)行整合,再將處理的結(jié)果返回給用戶(hù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???來(lái)自:百科的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示: 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)。 極“快”致“簡(jiǎn)”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。 云邊端多場(chǎng)景部署來(lái)自:百科
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一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè),因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開(kāi)數(shù)據(jù)集,大部分識(shí)別算來(lái)自:百科建議您注意核對(duì)在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購(gòu)買(mǎi)的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費(fèi)嗎? ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費(fèi),但是由于數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在 OBS 中,ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù),因此根據(jù)您使用的OBS桶進(jìn)行收費(fèi)。建議您前往來(lái)自:專(zhuān)題擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語(yǔ)。 MRS Hudi是一種 數(shù)據(jù)湖 的存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力以及消費(fèi)變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計(jì)算引擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語(yǔ)。來(lái)自:專(zhuān)題11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類(lèi)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶(hù)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(xiàn)預(yù)測(cè)作業(yè)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提:登錄華為云來(lái)自:百科體檢測(cè)”類(lèi)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(duì)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(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語(yǔ)音分割”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。 模型開(kāi)發(fā) 數(shù)來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)集成平臺(tái)KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類(lèi)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管道,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步,打通數(shù)據(jù)孤島,提供一站式的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。 數(shù)據(jù)集成管理平臺(tái)KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類(lèi)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管道,打通數(shù)據(jù)孤島,提供高效的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成服務(wù),滿(mǎn)足不同數(shù)據(jù)使用者的需求,讓客戶(hù)專(zhuān)注于數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放。一、豐富的數(shù)據(jù)鏈路來(lái)自:其他數(shù)據(jù)源管理:新增關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或ROMA Connect連接器類(lèi)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(yè)簽中可選擇具體的數(shù)據(jù)集。 連接器管理:通過(guò)新建HTTP連接器,可引入第三方的API作為組件的數(shù)據(jù)來(lái)源。 轉(zhuǎn)換器管理:轉(zhuǎn)換器是對(duì)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(jué)展示效果。來(lái)自:專(zhuān)題2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間:2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ,主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、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(cè)試、評(píng)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(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。來(lái)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(zhǎng)度校驗(yàn)不通過(guò),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(yè)客戶(hù)端接入 配置對(duì)話(huà)流程:步驟4:新建對(duì)話(huà)回復(fù)節(jié)點(diǎn)(分支1) 會(huì)話(huà)管理:操作步驟 配置對(duì)話(huà)流程:步驟3:新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn) 配置對(duì)話(huà)流程:步驟3:新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn)來(lái)自:百科CloudNative應(yīng)用,聯(lián)接云上云下,消除數(shù)字鴻溝,構(gòu)建業(yè)務(wù)敏捷性,驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 功能描述 異構(gòu)數(shù)據(jù)集成 支持30+種異構(gòu)數(shù)據(jù)源相互同步和復(fù)制,支持數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理 分布式消息集成 支持發(fā)布/訂閱模式。跨云的消息平臺(tái)通過(guò)統(tǒng)一路由相互連來(lái)自:百科Spark生態(tài)和接口,性能較開(kāi)源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。 Flink是一款分布式的計(jì)算引擎,可以用來(lái)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(lái)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(kāi)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(lái)自:百科
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