数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    基于spark进行深度学习 更多内容
  • 创建联邦学习工程

    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(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(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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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • Standard自动学习

    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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  • 方案概述

    内容审核 服务,进行音频审核并将违规的音频进行替换和转储。 开通内容审核 Moderation服务,用于审核音频内容是否违规。 方案优势 简单易用 采用无 服务器 架构,无需维护底层计算资源,用户在一键部署后只需要将音频上传至华为云OBS桶中,即可自动对音频内容进行审核。 降本增效

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  • ML Studio简介

    一个算子可以是一个机器学习算法的调用封装(比如调用Spark API封装一个随机森林算法),也可以是一个简单运算逻辑(比如完成一次简单加减运算),还可以是自行实现的任意功能脚本(比如从磁盘上读取数据)。 算链 算链是由若干算子通过一定规则组合而成的复合功能单元,以JSON格式进行保存,是一个大功能或解决方案的载体。

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  • 产品优势

    自主创新的同态加密、零知识证明等算法提供更进一步的安全隐私保护。 支持基于国密算法的加解密。 可信协作 基于 区块链 构建多方可信协作的基础设施: 基于W3C的DID标准和VC(DID可验证声明)标准,支持分布式身份管理能力,降低合作各方间信任成本、提升整体协作效率。 基于区块链构建数据可信共享平台,促进多方数据可信流动、打破数据孤岛,发挥数据价值。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 基于CCE场景

    0及以下版本时,使用键为SERVICECOMB_INSTANCE_PROPS。 一般,如果用版本号进行路由,则只需配置SERVICE_META_VERSION,如果用自定义标签进行路由,则只需配置SERVICE_META_PA RAM ETERS。 为工作负载(deployment)打上标签并重启相关服务。

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  • 基于CCE场景

    0及以下版本时,使用键为SERVICECOMB_INSTANCE_PROPS。 一般,如果用版本号进行路由,则只需配置SERVICE_META_VERSION,如果用自定义标签进行路由,则只需配置SERVICE_META_PARAMETERS。 为工作负载(deployment)打上标签并重启相关服务。

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  • 基于Python开发

    基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 应用程序开发教程

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  • 基于libpq开发

    基于libpq开发 libpq是 GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎,如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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  • 基于ecpg开发

    基于ecpg开发 ecpg(embedded SQL C preprocessor for GaussDB Kernel)是一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器。一个嵌入式SQL程序由一种普通编程语言编写的代码(此处为C语言)和SQL命令共同组成。要构建该程序,源代码(*.p

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  • 基于libpq开发

    基于libpq开发 libpq是GaussDBC应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎,如ODBC等依赖的库文件。本章给出了两个示例显示如何利用libpq编写代码。

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持,需要使用JDK1.8

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  • 基于ODBC开发

    基于ODBC开发 ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互,在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时,

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  • 基于Psycopg开发

    基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI,可以为 GaussDB数据库 提供统一访问接口,应用程序可基于进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装,主要使用C语言实现,既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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  • 基于ecpg开发

    基于ecpg开发 ecpg(embedded SQL C preprocessor for GaussDB Kernel)是一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器。一个嵌入式SQL程序由一种普通编程语言编写的代码(此处为C语言)和SQL命令共同组成。要构建该程序,源代码(*.p

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB(DWS)库提供了对JDBC 4.0特性的支持,需要使用JDK1

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