端边云车联网Serverless数据湖解决方案

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    深度学习大量数据处理6 更多内容
  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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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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  • 创建和训练模型

    创建和训练模型 命令如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

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  • 最新动态

    新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法,通过模拟并增强人与计算机的交互过程,实现工作流程自动化。

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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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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    04:39:46 GMT Authorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:kaEwOixnSVuS6If3Q0Lnd6kxm5A= Content-Length: 183 <RestoreRequest> <Days>2</Days>

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 功能介绍

    行标注,覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景,实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效率;也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量,作为底图进行辅

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建纵向联邦学习作业

    样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐,支持使用新对齐的结果,如图5所示;也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果,如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 (可选步骤)进行特征选择,此步骤要求数据已经对齐,即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单

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  • 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源

    集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 问题现象 MRS 2.x及之前版本集群,用户的MRS集群启动Yarn后产生大量作业,占用集群计算资源。 原因分析 集群安全组入口方向的Any协议源地址配置为0.0.0.0/0,导致集群可能遭受了外部网络攻击。 处理步骤 登录MRS集群页面,

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  • 删除大量文件后重启NameNode耗时长

    删除大量文件后重启NameNode耗时长 问题 删除大量文件之后立刻重启NameNode(例如删除100万个文件),NameNode启动慢。 回答 由于在删除了大量文件之后,DataNode需要时间去删除对应的Block。当立刻重启NameNode时,NameNode会去检查所有

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  • 大量回滚事务拖慢Undo空间回收

    大量回滚事务拖慢Undo空间回收 问题现象 使用gs_async_rollback_xact_status视图查看有大量的待回滚事务,且待回滚的事务数量维持不变或者持续增高。 select * from gs_async_rollback_xact_status(); 处理方法

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  • 大量回滚事务拖慢Undo空间回收

    大量回滚事务拖慢Undo空间回收 问题现象 使用gs_async_rollback_xact_status视图查看有大量的待回滚事务,且待回滚的事务数量维持不变或者持续增高。 select * from gs_async_rollback_xact_status(); 处理方法

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  • 大量回滚事务拖慢Undo空间回收

    大量回滚事务拖慢Undo空间回收 问题现象 使用gs_async_rollback_xact_status视图查看有大量的待回滚事务,且待回滚的事务数量维持不变或者持续增高。 SELECT * FROM gs_async_rollback_xact_status(); 处理方法

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  • 运行Spark任务发现大量shuffle结果丢失

    运行Spark任务发现大量shuffle结果丢失 问题现象 Spark任务运行失败,查看任务日志发现大量打印shuffle文件丢失。 原因分析 Spark运行的时候会将临时产生的shuffle文件放在executor的临时目录中,方便后面获取。 而当某个executor异常退出时

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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