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

    mxnet深度学习 分批读数据 更多内容
  • 产品优势

    间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆

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  • 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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  • 查询账单时,为什么会有大量的公网流出流量?

    联网下载归档存储对象所产生的流出流量费用。 深度归档存储公网流出流量:恢复深度归档存储对象后,通过互联网下载深度归档存储对象所产生的流出流量费用。 如果要减少公网流出流量,可以按照以下方法: 检查桶是否开启了公共 如果桶开启了公共,那么任何人均可访问桶,下载桶内任意对象,从而产生大量的公网流出流量。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于100条不同数据(有一个特征取值不同,即视为不同数据)。 训练数据列内容不能有时间戳格式(如:yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无

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  • 产品优势

    基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库,数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行分析,构建企业的统一视图,帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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  • 排序策略

    深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%,但云硬盘的读IOPS没有达到IOPS上限

    为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%,但云硬盘的IOPS没有达到IOPS上限 问题现象: 单块500GiB的超高IO磁盘,磁盘I/O使用率为99.94%时,磁盘的IOPS只有12000,没有达到磁盘的IOPS上限。 原因说明: 磁盘I/O使用率达到100%,不能代表磁盘的IOPS也达到上限。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    加急:可在1-5分钟内恢复归档存储数据,3-5小时内恢复深度归档存储数据。 标准:可在3-5小时内恢复归档存储数据,5-12小时内恢复深度归档存储数据。 单击“确定”。 系统每天会在UTC 00:00点检查一次文件恢复情况,过期时间是根据最近一次系统检查时间开始计算的。 使用API 恢复归档存储或深度归档存储对象

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式,从实训入手探索新工科建设,可助力高校实现:

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 如何配置HBase双读功能

    高成功率:双并发机制,保证每一次请求的成功率。 可用性:单集群故障时,查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性:双特性不支持双写,但不影响原有的实时写场景。 易用性:客户端封装处理,业务侧不感知。 HBase双使用约束: HBase双特性基于Repl

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  • 如何配置HBase双读能力

    HBase双使用约束: HBase双特性基于Replication实现,备集群读取的数据可能和主集群存在差异,因此只能实现最终一致性。 目前HBase双功能仅用于查询。主集群宕机时,最新数据无法同步,备集群可能查询不到最新数据。 HBase的Scan操作可能分解为多次RPC。

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  • 怎样测试云硬盘的性能

    size 定义测试IO操作的数据量,如果未指定runtime这类参数,fio会将指定大小的数据量全部/写完成,然后才停止测试。 该参数的值,可以是带单位的数字,比如size=10G,表示/写的数据量为10GiB;也可是百分数,比如size=20%,表示/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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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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  • 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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  • 创建纵向联邦学习作业

    和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置

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  • APIServer视图

    请求成功率() 百分比 每秒请求中响应码为20x的请求比例 处理中请求数 个数 APIServer在处理中的请求个数 请求速率() 请求数/秒 每秒不同响应码的请求个数 请求错误率() 百分比 每秒请求的错误请求比例 请求时延()(P99) 毫秒 P99请求时延 请求速率(写)

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  • 怎样测试磁盘的性能

    定义测试IO操作的数据量,若未指定runtime这类参数,fio会将指定大小的数据量全部/写完成,然后才停止测试。 该参数的值,可以是带单位的数字,比如size=10G,表示/写的数据量为10GB;也可是百分数,比如size=20%,表示/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。

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