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    大数据分析模型的书籍 更多内容
  • 应用场景

    获取高质量数据难:高质量数据决定AIGC高度,企业缺少准备契合行业和企业高质量数据集能力。 数据及模型安全保障难:数据是企业高价值资产,如何防止数据泄露、安全风险是企业难题。 优势 广泛纳入业界优秀大模型,快速接入模型,提供行业模型评测能力,对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景模型完成分级分权等精细化管理。

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  • 背景信息

    弹性云服务器 开通是自助完成,您只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、登录鉴权方式即可,同时也可以根据您需求随时调整弹性 云服务器 规格,为您打造可靠、安全、灵活、高效计算环境。 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 数据仓库服务(Data Warehouse Ser

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  • 自接入的模型在模型调测的时候报错是什么原因?

    自接入模型模型调测时候报错是什么原因? 接入第三方模型服务时,填写模型名称必须为该模型模型ID/模型编码(登录第三方模型厂商官网查看),例如:Baichuan4、deepseek-chat、glm-4-air,如图1所示,否则会导致模型不可用。 图1 接入模型服务 父主题:

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  • 服务内容和服务场景

    按照生产优化规划方案,适用于AI算法模型数据特征维度21~50场景,提供优化算法部署方案设计、完成该算法集成实施,并指导上层应用完成算法API调用。 工业生产优化算法集成实施服务-企业版 按照生产优化规划方案,适用于AI算法模型数据特征维度50~100场景,提供优化算法部署方案设

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeperIP列表和端口、集群认证模式、HiveServerSASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端发现模式、以及服务端进程认证principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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  • 应用场景

    以GaussDB(DWS)SQL作为上层应用统一入口,应用开发人员使用熟悉SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时分析需求,分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点,即可扩展系统数据存储能力和查询分析性能,可支持PB级数据存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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  • 方案概述

    灵活的自助分析:产品提供了拖拽式ETL处理工具,以及零代码前端可视化设计能力,使得数据获取、处理、分析不再是技术人员专利,大大降低了数据分析应用使用门槛,使得天天都是数据分析师成为可能。 适配多终端应用:在传统BI产品都在依赖PC报表往移动端适配背景下,观远提供了一套完整移动端解决方案

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  • 使用IoTA实现电子工厂SMT产线OEE分析实践

    产不能以最大速度运行因素,例如设备磨损,材料不合格以及操作人员失误等 合格率 (qualificationRatio) = 【合格产出数量】 / 【产出数量】 * 100% 用来评价质量损失,它用来反映没有满足质量要求产品(包括返工产品) 设备综合效率OEE (overall

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  • 构建知识图谱简介

    支持增量数据,更新图谱。 支持图谱预览、图谱版本管理。 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱,不同方式所需要功能不同。基于不同图谱构建方式,梳理了使用KG服务主要流程。 图2 构建图谱流程 表2 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买 知识图谱 &选择图谱规格

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  • 添加大数据资产

    建ES、HBase以及Hive数据源子网下含有可用IP配额。 添加大数据类型实例 自建大数据类型实例需要手动添加,本节以Elasticsearch数据类型为例介绍如何添加自建大数据类型实例。 登录管理控制台。 单击左上角,选择区域或项目。 在左侧导航树中,单击,选择“安全与合规

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  • 实施步骤

    、维护和利用描述数据数据(即元数据)。 图19 元数据管理 在元数据管理页面,可以编辑维护库、表、字段元数据信息。 图20 编辑元数据 在元数据管理页面,单击“编辑”,可以编辑元数据信息。 元数据分析:元数据分析主要目的是深入了解数据各个方面,包括数据结构、质量、来源、使

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  • 转换逻辑模型为物理模型

    connection_id 否 String 转化后物理表所属数据连接ID。 database 否 String 转化后物理表所属数据库。 queue 否 String 转化后物理表所属队列(仅 DLI )。 schema 否 String 转化后物理表所属schema(仅DWS和PostgreSQL)。

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系?

    数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据仓库”。 广义上数据库,在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段数据库结构主要是层次或网状,且数据和程序之间具备非常强依赖性,应用较为有限。 现在通常所说数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据数据库,其以行和列形式存储数

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  • 模型测试

    模型测试 将样例数据中测试数据集加载至当前学件项目中,进行数据预处理,并基于训练出模型进行效果验证。 单击界面左下角“加载数据”,弹出“加载数据”代码框,如图1所示。 需要配置参数如下所示,其余参数保持默认值即可。 数据集:从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集

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  • 模型训练

    特征处理后生成数据集,对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参:模型参数是模型内部配置变量,参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习关键,通常从过去训练数据中总结得出。超参区别于参数,是模型外部配置,必须手工设置和调整,可用于帮助估算模型参数值。请勾选

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    模型测试效果会通过表格形式在下方展示。 第一列内容含义如下所示: 0.0:标注为0所有样本。可以理解为标签。 1.0:标注为1所有样本。可以理解为标签。 macro average:所有标签结果平均值。 weighted average:所有标签结果加权平均值。 第一行内容含义如下所示,即模型优劣的评价指标:

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  • 训练模型

    果而言。含义为在被预测为正样本中实际为正样本概率。 recall:召回率,又被称为查全率,是针对原样本而言。含义为在实际为正样本中被预测为正样本概率。 support:每类标签出现次数。 模型训练完成后,可以查看归档模型文件,如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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  • 模型管理

    模型管理 单击菜单栏中模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布逻辑实体对应“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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  • 模型训练

    自定义引擎 通过引擎镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供计算节点资源,包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源,并在“计算节点个数”中配置计算节点资源个数。 计算节点个数 计算节点个数。 1代表单节点计算

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