图像识别 Image 

 

图像识别(Image Recognition),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容

 
 

    图像识别准确率计算 更多内容
  • 关闭计算资源

    关闭计算资源 功能介绍 关闭计算资源 URI POST /v1/{project_id}/system/computing-resources/{id}/stop 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,您可以从获取项目ID中获取。

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  • 通用计算型

    通用计算型 概述 通用计算型专属计算集群提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式,vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时,可以提供较高的计算能力,但是在主机负载较重时,可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波

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  • 管理计算资源

    管理计算资源 计算资源 DLI 服务,添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容,计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括: 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台,在“全局配置”页面的计算资源区域,单击“创建”添加计算资源。

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  • 计算节点缩容

    计算节点缩容 随着业务数据的减少,为了降低成本,您可对实例节点进行缩容。 使用须知 计算节点缩容期间,服务不中断,不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点缩容操作,对于“按需计费”类型的实例在请求提交后立即执行。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最少保留1个节点。

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  • 高性能计算

    数据容量多达几十TB,数据计算量激增,导致分析研究周期变长,基因测序机构急需投入成本和资源以提升计算速度。 竞享实例的应用 竞享实例提供了多种规格资源,并且成本极低,基因测序机构可以根据业务需要选择适用的规格,并依赖管理调度平台,弹性扩展自有的高性能计算集群规模,在业务量高峰时段

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  • Pod规格计算方式

    Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下: Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值,作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ,是取如下两项的较大者:

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  • 向量距离计算接口

    向量距离计算接口 l2_distance 功能说明:计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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  • 基本计算能力验证

    基本计算能力验证 验证 TICS 的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal

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  • 高性能计算

    高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的,使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求,如应用于工业设

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  • 高性能计算

    高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的,使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求,如应用于工业设

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  • 计算节点管理

    计算节点管理 部署计算节点 管理计算节点 管理实例 管理任务 管理文件 管理数据 审计日志 对接AOM日志服务 管理密钥

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  • 管理计算节点

    在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图5 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图6 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”,在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分,触发计算节点状态切换操作。

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  • 应用场景

    应用场景 容器批量计算可广泛用于高性能计算(High Performance Compute,简称HPC)、AI/大数据、基因等场景。 HPC 适用于超算、气象、科研教育、视频转码(视频格式转换、视频分辨率变化、添加水印/logo的)等领域。 AI/大数据 适用于 内容审核 、OCR

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  • (可选)授权子账号使用图像识别服务

    (可选)授权子账号使用图像识别服务 本章节通过简单的用户组授权方法,将图像识别对应区域的“Tenant Guest”权限和对象存储的“OBS Buckets Viewer”策略授予用户组,并将用户添加至用户组中,从而使子账户拥有对应的操作权限,操作流程如图1所示。 示例流程 图1

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  • 模型验证服务是什么含义?

    码。配置验证用例,设置模型指标、验证数据集、验证数据集实例、AI引擎、计算节点规格,对模型包进行验证。模型验证使用的AI算法框架和CPU、GPU资源等能力与模型训练等同。验证完成后,查看验证报告中模型的准确率等信息。 父主题: 模型验证

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  • 有哪些途径可以使用图像识别的API?

    有哪些途径可以使用图像识别的API? 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具,用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端,可以发送HTTP请求给服务端,并接收响应消息。cURL适用于接口调试。关于cURL详细信息请参见https://curl

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  • 使用服务

    使用服务 图像识别提供了Web化的服务管理平台,即管理控制台,以及基于HTTPS请求的API管理方式。 您可以在管理控制台申请开通图像识别服务、查看服务的调用成功和失败次数。 图像识别以开放API的方式提供给用户,用户可以将图像识别集成到第三方系统调用API。 具体流程如下: 申请服务

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  • 计算与缓存服务安装

    计算与缓存服务安装 计算与缓存服务安装全部使用普通用户,执行:su - dpe 配置相互解析 :vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 :ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dpe-open-space-cache-svcs-x

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  • 实例计算性能评测方法

    本节操作介绍使用SPEC CPU®2017基准测试工具评测Linux操作系统实例计算性能的方法。已使用云平台提供的公共镜像创建 弹性云服务器 。请确保每个CPU核至少保留2GB内存空间,安装测试工具的磁盘空间至少10GB。本例以CentOS 7.4操作系统 云服务器 为例。远程连接弹性云 服务器 。安装依赖包。yum install -y m4 nu

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  • 计算资源管理

    计算资源管理 购买计算资源 查询计算资源 删除计算资源 获取节点剩余配额 查询计算资源规格 关闭计算资源 重启计算资源 启动计算资源 修改计算资源调度信息 查询计算资源调度信息 查询bms计算资源显卡id列表 获取EVS配额及使用情况 父主题: 系统管理

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  • 数值计算求解器

    计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器,通过内置的各求解器以及底层算子,求得问题的解,如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法:线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段,具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法:基于Kr

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