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    大数据学习路线 更多内容
  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹?

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • 工艺流程建模

    选择“智绘工艺路线”页签,再单击“工艺路线描述”右侧的,在弹出的选择工艺路线窗口中选中已创建的工艺路线。 选择“工艺路线列表”页签,在工艺路线列表当中选中已创建的工艺路线,再单击“操作”列的“编辑”。 在弹出的画布界面中,进行工艺路线绘制。界面操作按钮说明如表2所示。 将本工艺路线需要的

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 人工智能

    结合并推动业务现代化的几个方面: 自动化和智能决策:AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如,利用机器学习算法,企业可以自动处理大量的数据,识别模式和趋势,进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程,减少人力资源消耗,并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户

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  • 方案概述

    供销链路长,导致管理难度;业务人员众多,人员工作、考核目标管控难度,人效低下,人员工作积极性弱,拜访路线效能低,计划与达成偏差统计难度等问题。 经营商、动销慢,不达业绩,经营商赋能无从下手,串货管控力度弱,导致区域间价格失控。经营商拓店无区域准确数据参考,大量无效拓客,费时费力,效率低,难度大。

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 工单操作台

    案(工艺路线、料、机、人、法)功能以及工单(及工单关联的工艺路线、料、机、人、法)的扩展属性配置。主要功能介绍如下: 手工录入工单:关联Part定义当中产品数据和工厂建模当中工厂数据,录入工单。 批量录入工单:通过导入方式批量录入工单。 工单方案生成:可生成工单工艺路线、工艺制作

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    32K版本:32768 评测NLP模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB,目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为:3-1000条。 构建NLP模型数据集流程 在ModelArts Studio模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP模型数据集流程见表3。 表3

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  • 使用数据工程构建CV大模型数据集

    使用数据工程构建CV模型数据集 CV模型支持接入的数据集类型 盘古CV模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV模型数据集类型要求 基模型 训练场景

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 创建NLP大模型训练任务

    随时查看当前任务的状态。 创建NLP模型增量预训练任务 在模型完成创建NLP模型预训练任务预训练后,可以对训练后的模型继续训练,该过程称为“增量预训练”。 创建NLP模型增量预训练任务前,请确保有已完成预训练的NLP模型。 创建NLP模型增量预训练任务的步骤如下: 登录ModelArts

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 工程数据管理

    工程数据管理 产品介绍 工程数据管理用来创建与产品相关的各种工程数据,并对涉及产品设计、生产计划、加工制造、物料管理等需高度共享的各种工程数据进行集中统一管理,减少数据冗余,确保数据的完整性、准确性和可靠性,并对这些数据进行动态维护和更改控制。 工程数据管理包括物料清单(BOM)

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