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。

 
 

    数学优化机器学习 更多内容
  • 计划与决策优化模型库

    要将业务语言转换成合适的数学模型,接着需要将数学模型转化为编程语言,即数学建模环节。天筹数学规划建模工具主要提供了描述数学优化问题、并将问题转换为业界统一的标准格式的功能。当要进行一次决策优化计算时,业务系统从 数据治理 平台中取出预先定义好的数据,并调用优化模型(例如:模具车间排程

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  • 功能介绍

    功能介绍 数学优化求解器 数值计算求解器 高级计划与排程 二维切割

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    高级计划与排程 高级计划与排程 高级计划与排程是一种基于供应链管理与运筹优化理论与算法的计算系统,涵盖大量的数学模型与优化技术,考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束,为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案,目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产

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  • 排序策略-离线排序模型

    新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 函数和操作符

    函数和操作符 分析函数 数学函数 字符串函数 日期和时间函数 比较和列表操作符 表操作符 查询迁移操作符 查询优化操作符 父主题: Teradata语法迁移

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 资源监控与优化

    赠送1次 包年购买企业级支持计划方可享受该服务,需提前3个工作日提出申请。 资源监控与优化仅包年购买企业级支持计划才限额赠送。客户一旦申请该限额增值服务,将无法退订或降级当期支持计划订单。 父主题: 服务内容

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • Datasource表优化

    Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压

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  • 查询分子优化任务

    查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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  • 大规格实例优化

    CGW包含网格全局的服务路由信息,用于转发首包流量;网格控制面会根据服务调用关系按需更新服务路由信息。 网格安装初始化完成后,所有服务实例(Pod)的Envoy中只存储了CGW组件的路由信息。 当某个服务Service A的实例(Pod)第一次访问另一个服务Service B时,由于Service

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  • 成本优化支柱简介

    成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载,面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进,减少不必要的开支并提升运营效率,让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本,它是安全合规、韧性等维度的平衡,也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

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  • Datasource表优化

    Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压

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  • Hive Group By语句优化

    Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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