中软国际数据治理专业服务解决方案实践

供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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能力，使版权交易流转过程更清晰可循，更具公信力。 标准化维权：利用爬虫及大数据技术为互联网法院、版权纠纷处理中心、律师、内容平台提供侵权监测、证据固证、版权鉴定等能力，快速解决版权纠。 数字资产存储能力增强，且具备 内容审核 能力 多语言SDK提供丰富的资产存储管理接口，支持图片、视

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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Movement工具进行数据迁移。 因此，能够基于数据的age自动识别出老化的数据，并将它们迁移到价格低廉的存储介质（如Disk/Archive）上，会给用户节省很高的存储成本，提高数据管理效率。 HDFS Auto Data Movement工具是HDFS冷热数据迁移的核心，根据数据的使用频率

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Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark

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Storm开源增强特性 CQL CQL（Continuous Query Language），持续查询语言，是一种用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输

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[115, 120)。 图2 窗口重构示例 当某个数据到来时，并不分配到具体的窗口中，而是根据自己的时间戳计算出该数据所属的pane，并将其保存到对应的pane中。 一个数据仅保存在一个pane中，内存中只有一份。 图3 窗口保存数据示例 当需要触发某个窗口时，计算该窗口包含的所有

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分区表增强 二级分区 LIST DEFAULT HASH INTERVAL RANGE 分区级MDL锁 父主题： 常见内核功能

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解

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分区表增强 二级分区 LIST DEFAULT HASH INTERVAL RANGE 分区级MDL锁 父主题： 常见内核功能

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标天数后的日期。 参数说明 指定日期：数据类型为TIMESTAMP或者STRING（格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss），支持参数为NULL的特殊情况。 目标天数：数据类型为INT。 返回日期：指定日期减去目标天数后的日期，数据类型为STRING。 SQL示例 CREATE

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HBase开源增强特性：容灾增强 主备集群之间的容灾能力可以增强HBase数据的高可用性，主集群提供数据服务，备用集群提供数据备份，当主集群出现故障时，备集群可以提供数据服务。相比开源Replication功能，做了如下增强： 备集群白名单功能，只接受指定集群IP的数据推送。 开源版本中replicatio

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Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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方式。 支持异构集群和多资源池。 支持预留，以保证直接访问资源。 数据位置感知调度 从节点到作业的调度策略导致降低数据本地化命中率，潜在影响应用的执行性能。 从作业到节点的调度策略。可具有更精确的数据位置感知，数据本地化调度的作业命中率比较高。 基于机器负载的均衡调度 不支持 Superior

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name FROM t1; FlinkSQL窗口函数支持迟到数据 FlinkSQL新增窗口函数支持迟到数据特性，解决迟到数据需要处理的场景。目前支持TUMBLE、HOP、OVER、CUMULATE窗口函数的迟到数据，示例如下： CREATE TABLE T1 ( `int` INT

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务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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变量权重 训练数据设置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集，这里数据集需为再分析类型数据，同时需要完成加工作业，加工时需选择气象预处理算子。 训练集 选择训练数据中的部分时间数据，训练数据集尽可能多一些。

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的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无 服务器 的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。 适合在线突增流量、CI/CD、大数据作业等场景。 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务

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23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。 25：基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。 26：基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。 27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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