中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    机器学习数据降维方法总结 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 总结

    总结 本文介绍了在华为云平台上实现SAP的可靠性,可用性,性能和成本效益的最佳实践。在传统基础设施和华为云上部署SAP系统的差异可以忽略不计。在华为云上部署SAP系统时,应该考虑与计算配置,存储,安全,管理和监控相关的一些注意事项,以获得更好的效果。

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  • 项目总结

    敏捷运作方案的案例。 在项目总结阶段,ThoughtWorks将为试点团队再次进行AMM敏捷成熟度评估。从客观的体系总结出团队各个维度的现状、改进点、改进后仍然存在的问题,以及下一步的提升规划,并形成项目总结报告,以保证团队的持续敏捷运行。 图1 总结AMM评估汇总实例 父主题:

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  • 项目总结

    项目总结 项目上线 项目转 项目总结 归档发布资产 父主题: 交付中心

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  • 项目总结

    项目总结 项目结束之后,项目经理可对整个项目进行总结回顾,支持上传关于对项目总结的相关文档。本模块对项目整个过程中的交付效率(交付时长,需求完成情况,资产信息进行统计)进行自动统计。 图1 项目总结入口 图2 项目总结 父主题: 项目总结

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  • 经验总结

    当每条记录需要查表,如果是Driver端用广播方式传递的数据数据结构优先采用set/map而不是Iterator,因为Set/Map的查询速率接近O(1),而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Gabage Collect

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  • 经验总结

    当每条记录需要查表,如果是Driver端用广播方式传递的数据数据结构优先采用set/map而不是Iterator,因为Set/Map的查询速率接近O(1),而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Garbage Collec

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 上传迭代总结

    上传迭代总结 项目成员可以将每个迭代的项目文档、总结文档、经验文档等上传到云端。 操作步骤 进入项目详情页面,选择“文档”页签。 在“上传文档”页签,单击“上传”将迭代总结文档传到云端。 父主题: 迭代回顾

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  • 安全保障总结

    安全保障总结 安全报告 分析溯源 父主题: 安全云脑护网/重保最佳实践

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  • 月度运营总结

    月度运营总结 主机安全服务每月1号会生成上一月的月度资产安全运营总结报告,以便您了解上一月的资产安全状态、防护功能配置情况等,通过对安全运营总结进行分析,您可以在后续的安全运营过程中加固安全防护配置、提升安全运效率。 约束与限制 如果上一月您未访问过主机安全服务,则不会生成月度运营总结报告。

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  • AI开发基本流程介绍

    等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,

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  • 经验总结

    广播map代替数组 当每条记录需要查表,如果是Driver端用广播方式传递的数据数据结构优先采用set/map而不是Iterator,因为Set/Map的查询速率接近O(1),而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Gabage Co

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合的学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • GS

    max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度维系数。 hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛,可以适量提升本参数。

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  • GS

    max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度维系数。 hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛,可以适量提升本参数。

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  • 训练网络迁移总结

    位,进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上,确保一些已知的性能问题和优化方法得到较好的应用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化,一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较好的参考。算子级的调优某些情况下如果是明显的瓶颈或

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  • GS

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度维系数。 hidden_units

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  • 鲲鹏人才培养专家服务

    完成理论和实践案例的学习。 培训总结 培训总结,输出培训总结报告。 鲲鹏专业建设 确认参训人员名单 院校提供参训人员名单,华为方面专家确认人数和其他方面的要求。 准备教学资源 云上实验帐号及资源准备。 培训交付 完成理论和实践案例的学习。 培训总结 培训总结,输出培训总结报告。 表3 鲲鹏课程培训

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  • MLOps简介

    很快,运侧太稳,这个就是常说的开发与运之间固有的、根因的冲突。在AI应用落地的过程中,也有类似的冲突。AI应用的开发门槛较高,需要有一定的算法基础,而且算法需要快速高效地迭代。专业的运人员追求的更多是稳定、安全和可靠;专业知识也和AI算法大相径庭。运人员需要去理解算法人员

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    csv”,表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口,连线时需选择输入输出端口,如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子,数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe_2

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