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    3d建模 深度学习 更多内容
  • 云端建模简介

    云端建模简介 云端建模是一种实现开箱即用,随时随地无工作站的建模服务。主要包括数据导入、区块应用、空三计算、三维重建等功能,支持专业建模、快速建模多种实景三维体验。 在建模前,您需要了解下三维实景建模的基本概念。 父主题: 实景三维建模

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  • 创建模板

    建模板 功能介绍 创建模板 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eih

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  • 班组建模

    班组建模 组长系数与组员系数决定了,这个班组的工资计算逻辑;班组长是组员的一份子,所以需要维护组员后,再在编辑中选择该班组中的班组长 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的班组建模,右侧出现班组信息 图1 班组建模 新增班组(进入到班组建模界面、单击新增、填写基本信息、单击确认) 图2

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  • 数据建模概述

    数据建模概述 数据关联用来连接不同的数据表。在数据分析时,当需要分析的数据存储在不同的表,您可以通过数据关联,把多个表关联起来,形成模型进行数据分析。 使用限制 关联的表必须有一个字段相同。 操作步骤 创建数据源。 创建数据集。 多表关联建模。 父主题: 数据建模

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  • 数据建模引擎

    数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 父主题: API

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题: 集成ModuleSDK进行OT数采

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  • 数据建模引擎

    数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务

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  • 数据对象建模

    图2 导出系统对象数据 场景描述 本章节从如何新建对象,到定义对象的字段来添加属性,让您快速熟悉数据对象建模的过程。 示例:以新建一个班级Class对象为例,介绍如何进行数据对象建模。在班级Class对象中,将会添加一个自定义字段班级编号number,并给name(标准字段)和number赋值。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合,是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合,是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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  • 构建模型

    建模型 2.4.1构建模型的元素要与指定的构建模型层次结构保持一致 详细描述 在构建模型中创建构建元素,构建元素在架构树中与上下级元素的关系层级结构要与构建模型架构方案配置定义的层次结构一致,即该构建元素与上层父级元素、下层子级元素的父子关系(也称上下层级关系)、以及它们之间的

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  • 创建模型

    建模型 功能介绍 创建模型。 URI POST /v1/{project_id}/drug-models 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128 请求参数 表2

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  • 新建模板

    建模板 功能介绍 该API在 DLI 服务中新建一个用户模板,最多100个。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/job-templates 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称

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  • 关系建模接口

    关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题: 数据架构API

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题: 集成ModuleSDK进行数据采集

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 计费说明

    集成实施 3D空间集成实施服务 人天 33,600 3D素材 3D写实发型模型制作 个 110,400 3D美型发型模型制作 个 78,400 3D卡通发型模型制作 个 39,840 3D写实服饰模型制作 个 124,800 3D美型服饰模型制作 个 86,400 3D卡通服饰模型制作

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  • 工作说明书

    3D卡通服饰模型 3D写实配饰模型制作 3D写实配饰模型 3D美型配饰模型制作 3D美型配饰模型 3D卡通配饰模型制作 3D卡通配饰模型 3D场景模型制作 3D场景模型 3D数字人模型动态特效 3D数字人模型动态特效 3D数字人动作动画 3D数字人动作动画 3D物品建模 3D物品建模 3D场景扫描建模

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 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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