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  • 數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為煤礦軍團數(shù)據(jù)集成設(shè)計服務(wù)依托華為20余年 數(shù)據(jù)管理 實踐,以及煤礦軍團在礦山行業(yè)的持續(xù)探索,為企業(yè)高效落地數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)集成方案。 數(shù)據(jù)湖 集成方案設(shè)計:包括數(shù)據(jù)調(diào)研、數(shù)據(jù)湖功能架構(gòu)設(shè)計、用戶權(quán)限適配、集成方案設(shè)計、集成實施指南編制、集成方案匯報、服務(wù)驗收等工作。根據(jù)調(diào)研得到結(jié)果,包
    來自:其他
    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”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。 云邊端多場景部署
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  • 數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
  • Loading),是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)集,然后對數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理,最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))。 鏈接:https://support.huaweicloud
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    華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(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)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測試數(shù)據(jù)集)中的異常。 【賽事簡介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)
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  • 數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
  • MapReduce 時間:2020-09-23 16:42:15 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一個軟件架構(gòu),用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡)”,及他們的主要思想,都是從函數(shù)式編程語言借來的,還有從矢量編程語言借來的特性。
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    建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費嗎? ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費,但是由于數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 中,ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲在OBS中的數(shù)據(jù),因此根據(jù)您使用的OBS桶進(jìn)行收費。建議您前往
    來自:專題
    大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計算模型,將源數(shù)據(jù)經(jīng)過下圖的處理。 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,各部獨立的線程,并行分析計算。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。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在???
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    一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,再使用模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測,因此數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集,大部分識別算
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    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。 MRS Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲格式,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)的能力以及消費變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計算引擎,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。
    來自:專題
    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
    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)是什么 大數(shù)據(jù)是什么 時間:2021-05-24 08:54:48 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是由巨型數(shù)據(jù)集組成的,這些數(shù)據(jù)集大小常超出人類在可接受時間下的收集、使用、管理和處理能力。 大數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課
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    2020年華為云AI實戰(zhàn)營 時間: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。
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    -memory的計算方式,通過這種方式來避免一個MapReduce工作流中的多個任務(wù)對同一個數(shù)據(jù)集進(jìn)行計算時的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實現(xiàn),Scala能夠使得處理分布式數(shù)據(jù)集時,能夠像處理本地化數(shù)據(jù)一樣。除了交互式的數(shù)據(jù)分析,Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)挖掘,由
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    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IP長度校驗不通過,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(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 配置對話流程:步驟3:新建接口調(diào)用節(jié)點
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    數(shù)據(jù)集成平臺KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管道,實現(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KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類系統(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),滿足不同數(shù)據(jù)使用者的需求,讓客戶專注于數(shù)據(jù)價值的釋放。一、豐富的數(shù)據(jù)鏈路 
    來自:其他
    11:24:42 本實驗指導(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。 實驗?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)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云
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    Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2.5倍,在小時級即可實現(xiàn)EB級數(shù)據(jù)查詢分析。 Flink是一款分布式的計算引擎,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,即實時地處理一些實時數(shù)據(jù)流,實時地產(chǎn)生數(shù)據(jù)的結(jié)果。 DLI 在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強和安全增強,提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream
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    體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團隊標(biāo)注:ModelArts提供了團隊標(biāo)注功能,可以由多人組成一個標(biāo)注團隊,針對同一個數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團隊標(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)
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    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
    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)點管理:刪除節(jié)點 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
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    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??缭频南⑵脚_通過統(tǒng)一路由相互連
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