图引擎服务 GES

图引擎服务 GES

图引擎服务(Graph Engine Service),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、反欺诈等具有丰富关系数据的场景。

图引擎服务(Graph Engine Service),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、反欺诈等具有丰富关系数据的场景。

    图嵌入的卷积神经网络 更多内容
  • 分解原始需求

    AR是最小单位研发需求,不能继续分解。 仅规划和实现状态原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原始需求列表中,单击需要分解需求所在行标,弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求信息。 单击标,可以展开及配置更多信息,参数填写具体可参见新建研发需求。

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  • 基础配置

    前项目,则提交时会提示如下所示信息。 研发需求卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积,受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 停留天数设置 选择所设置项目中各工作项停留天数时间范围,超过设置值后,标题旁将显示提醒标。 工作项显示模式 选择

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  • OTM进出口金额管理

    涉及进出口发货单,按发货单维度卷积计算该发货单进出口金额:根据不同清关主体进出口金额对应的确认产品SUB金额逻辑关系,卷积对应SUB金额形成出口金额和进口金额 3 查看发货单金额 查看进出口金额 在进出口金额管理页签,单击发货单号,查看发货单金额明细; 4 进出口金额管理

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  • 将LTS日志查询页面嵌入用户自建系统

    云日志服务地址说明urlencode编码结果。详细请参考云日志服务地址说明。 {logintoken} 为3获取X-Subject-LoginTokenurlencode编码结果。 {enterprise_system_loginURL} 选填参数,为客户页面地址urlenc

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  • OTM订单金额管理

    涉及进出口发货单,按发货单维度卷积计算该发货单进出口金额:根据不同清关主体进出口金额对应的确认产品SUB金额逻辑关系,卷积对应SUB金额形成出口金额和进口金额 7 查看发货单金额 查看发货单金额明细 在订单金额管理页签,单击发货单号,查看发货单金额明细; 8 发货单金额明细

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  • 工时

    部分信息需要被记录,为效能洞察提供数据基础。您可以在“工时”页签下新增、编辑、删除当前原始需求工时信息。“工时”页签下“卷积工时之和”为该需求下所有子需求计划工时或实际工时之和。 1 设置工时 父主题: 编辑原始需求详情

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  • 分解研发需求

    小单位研发需求,不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中,单击需要分解需求所在行标,弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求信息。 单击标,可以展开及配置更多信息。 单击“确定”,分解成功。 需求分解后,IR状态会自动卷积US的状态。

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  • 将LTS日志查询页面嵌入用户自建系统

    云日志服务地址说明urlencode编码结果。详细请参考云日志服务地址说明。 {logintoken} 为3获取X-Subject-LoginTokenurlencode编码结果。 {enterprise_system_loginURL} 选填参数,为客户页面地址urlenc

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  • 如何设置内容安全策略

    式,“ 域名 ”为大屏待嵌入第三方系统域名。除了上述场景外,还有一种典型场景是将大屏嵌入本地file中,如4。 4 将大屏嵌入本地file中 登录第三方系统,在Elements中,增加“<iframe src="URL" ></iframe>”。 5 增加大屏访问地址

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  • 分解原始需求

    单击图标,可以展开及配置更多信息。 单击“确定”,分解成功。 US和IR分解方法相同,US支持复制新建,不支持再分解。当IR“归属项目”非本项目时,US分解须在IR“归属项目”中进行。 分解成功IR和US还可在“研发需求”中查看、编辑,且IR状态会自动卷积US状态。 父主题: 原始需求(RR)

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  • 如何设置内容安全策略

    式,“域名”为大屏待嵌入第三方系统域名。除了上述场景外,还有一种典型场景是将大屏嵌入本地file中,如4。 4 将大屏嵌入本地file中 登录第三方系统,在Elements中,增加“<iframe src="URL" ></iframe>”。 5 增加大屏访问地址

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  • HCIP-AI EI Developer

    0考试覆盖:人工智能进阶理论与华为云开发实践,内容包括但不限于:神经网络基础;像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用;ModelArts概览;像处理、语音处理、自然语言处理实验;ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用 12%

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  • 数据库水印注入

    水印标识 请输入需要注入水印标识符。 嵌入方案 单击下来框选择嵌入水印方案,有如下方式: 无损-伪列水印:伪造新属性列,生成与该关系表其他属性相关伪列,不容易被攻击者察觉,然后将水印嵌入到伪造新列中,降低对原数据损坏。 无损-伪行水印:基于数据各项属性数据类型、数据格式

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  • 提取图片中的图片暗水印

    提取片中片暗水印 功能介绍 对已嵌入片暗水印片进行水印提取,用户以formData格式传入待提取水印片,DSC服务以片二进制流格式返回从片里提取片暗水印。目前支持片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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  • 数据安全总览页面

    印溯源数。 2 数据概况 数据分析报表 敏感表密级分布 展示敏感发现任务识别出密级分布,密级和用户定义一致。右侧显示用户定义密级及其关联敏感表数目。 敏感数据识别任务创建和运行,参考创建敏感数据发现任务。 3 敏感表密级分布 敏感字段密级分布 展示敏感发现

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  • 什么是图像识别

    销等领域。 1 媒资像标签示例 名人识别 利用深度神经网络模型对片内容进行检测,准确识别像中包含影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测像中主体内容,识别主体内容坐标信息。 2 主体识别示例 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码片为原始拍摄

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  • 图片水印

    片水印 嵌入暗水印 提取片中文字暗水印 提取片中片暗水印 嵌入暗水印(文件地址版本) 提取片中文字暗水印(文件地址版本) 提取片中片暗水印(文件地址版本) 父主题: API说明

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  • 概要

    本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • Tensorflow训练

    GPU节点,并安装合适驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件,示例如下: 该示例主要功能是基于Tensorflow分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)中ResNet50模型对随机生成像进行训练,每次训练32张像(batch_size

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 配额管理

    单击管理控制台左上角,选择区域。 单击左下角企业项目选择企业项目。 在控制台页面左侧单击“系统设置 > 功能设置 > 配额管理”,进入配额管理页面。 单击“加速引擎”,查看项目空间使用记录。 1 加速引擎空间使用 表1 参数说明 参数 说明 总容量 加速引擎空间总容量,由免费容量和购买容量构成。

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