中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Toolkit功能介绍 特性讲解 昇腾云服务 产品介绍 04:47 了解什么是昇腾云服务 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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署的预处理操作。 对于包含本地盘的实例，实例重部署操作会丢失所有本地盘上的数据，如果无需保留本地盘上的数据，可通过本操作实例重部署预处理。 如果需要保留本地盘上的数据，请勿授权，结束操作并联系技术支持进行处理。 操作步骤 实例重部署预处理，即在实例的/etc/fstab配置文件中为所有数据盘增加nofail参数。

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达

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Scrum实践之团队 随着近些年敏捷在行业及企业的推广，越来越多的企业意识到了敏捷所带来的好处，并愿意在敏捷上有所投入，从而越来越多的朋友加入了敏捷从业者行列，愿意学习敏捷知识。 本文内容推荐有基本敏捷常识及有一定Scrum理论基础的朋友们阅读，并按实际场景进行参考。 定义和特性说明

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应用程序。 S 数据采样 在其他特征操作前先对数据集进行样本采样。数据采样后所有的特征操作，都是基于采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。 数据服务 支持网络工参、性能、告警等各种类型数据的快速采集。一方面提供大量工具提升数据治理效率，同时应

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ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg

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ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，

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高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题

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步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 Fu

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能，不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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