物联网IoT

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    大数据分析学习 更多内容
  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 如何做课程学习?

    如何做课程学习? 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 使用JDBC提交数据分析任务

    使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • 背景信息

    Z-Suite 一站式大数据分析平台,连续五年荣获敏捷BI领域第一名,中国BI大数据领域领军企业奖,10000+企业客户的共同选择。全面覆盖数据分析过程中的各个环节,包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等,让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,极大降低

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  • 目标集群资源规划

    多读多写的持久化存储,适用于多种工作负载场景,包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。 对象存储卷:CCE支持创建OBS对象存储卷并挂载到容器的某一路径下,对象存储适用于云工作负载、数据分析、内容分析和热点对象等场景。 极速文件存储卷:CCE支持创建SFS T

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  • 工业互联网集成

    难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一,给数据分析带来了难度,所以企业难以根据数据对已有的生产策略进行优化,也很难决定是否启用新的生产策略。 ROMA Connect的数据采集、集成以及借助企业级大数据分析解决方案,助力制造业向物联网集成转型,最终达成“智”造愿景。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 安全云脑的数据来源是什么?

    安全云脑的数据来源是什么? 安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务(Host

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  • 方案概述

    金融行业:金融统一监管报表平台,金融风险全面管控,金融大数据中台 租赁行业:租赁行业大数据平台,租赁资产监督管控 医疗卫生:省级卫生数据管理与服务平台,医院 数据治理 与运营分析平台 能源:应急与能源行业大数据平台,电网规划大数据平台 其他:零售行业数据治理平台,环保行业数据治理平台

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  • 大数据基础设施专家服务

    华为云提交《项目调研报告》,客户确认报告内容,双方达成一致 设计大数据基础设施方案 设计云上架构,选择合适的云产品 设计合适的大数据基础设施架构 华为云提交《大数据基础设施方案》,客户确认报告内容,双方达成一致 验收项目 准备大数据基础设施方案相关文档 准备大数据基础设施方案验收会议 华为云提交《项目验收报告》,客户签名确认完成验收

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  • 什么是数据治理中心DataArts Studio

    开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。 产品架构如图1所示。

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  • 方案概述

    IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的,用户可以免费用于

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  • 竞享实例的应用场景

    竞享实例的应用场景 图像与媒体 大数据分析 Web应用 高性能计算

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  • ALM-157163596 学习到动态mac地址个数达到上限

    BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时,设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息,无需处理。 参考信息 无

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  • 态势感知的数据来源是什么?

    态势感知的数据来源是什么? 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全(Host

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