AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习局部加权线性回归 更多内容
  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • AR开局部署

    AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题: LANWAN融合-接入交换机+云AP+HubSpoke组网

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  • 使用局部聚簇

    使用局部聚簇 局部聚簇(Partial Cluster Key)是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列,但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则:

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  • 使用局部聚簇

    使用局部聚簇 局部聚簇(Partial Cluster Key)是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列,但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则:

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  • 使用局部聚簇

    使用局部聚簇 局部聚簇(Partial Cluster Key)是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列,但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则:

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  • 使用局部聚簇

    使用局部聚簇 局部聚簇(Partial Cluster Key)是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列,但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则:

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • AR开局部署

    AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置站点接入WAN侧网络的链路 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题: 部署指导

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  • AR开局部署

    AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题: LANWAN融合-核心交换机+接入交换机+AP+独立AC+HubSpoke组网

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  • 使用局部聚簇

    使用局部聚簇 局部聚簇(Partial Cluster Key)是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列,但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则:

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  • 随机森林回归特征重要性

    "helpTip": ""} "min_instances_per_node": 1, # @param {"label": "min_instances_per_node", "type": "integer", "required": "false","range":"(0

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  • 梯度提升树回归特征重要性

    "squared, absolute", "helpTip": ""} "max_iter": 20, # @param {"label": "max_iter", "type": "integer", "required": "false","range":"(0,2147483647]"

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  • 为Nginx Ingress配置一致性哈希负载均衡

    serviceName: <your_service_name> #替换为您的目标服务名称 servicePort: <your_service_port> #替换为您的目标服务端口 注解“nginx.ingress.kubernetes.

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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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  • 开局部署数据规划

    局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 站点及ZTP开局数据规划 NTP数据规划 父主题: 数据规划

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  • 开局部署数据规划

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  • 执行批量预测作业

    执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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  • 开局部署数据规划

    局部署数据规划 站点和设备数据规划 网络设计参数规划 WAN链路模板规划 WAN链路数据规划 NTP数据规划 父主题: 数据规划

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  • 开局部署数据规划

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  • 开局部署数据规划

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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