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    深度学习+工程应用 更多内容
  • Oozie应用开发流程

    Oozie应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Oozie的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IDEA工具。 准备本地应用开发环境 准备工程 Oozie提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置Oozie样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程。

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  • OpenTSDB应用开发流程介绍

    OpenTSDB提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个OpenTSDB工程。 导入并配置OpenTSDB样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程,包含从创建metric、写入到查询流程的样例工程。 OpenTSDB样例程序开发思路 编译并运行程序

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  • Oozie应用开发流程

    等。 Oozie应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Oozie的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IDEA工具。 准备本地应用开发环境 准备工程 Oozie提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置Oozie样例工程 准备安全认证 如

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  • HBase应用开发流程

    。 导入并配置HBase样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程,包含从建表、写入到删除表全流程的样例工程。 开发HBase应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测HBase应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。

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  • HDFS应用开发流程介绍

    端的安装和配置。 准备HDFS应用开发和运行环境 准备工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序,可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。 开发HDFS应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • HDFS应用开发流程介绍

    端的安装和配置。 准备HDFS应用开发和运行环境 准备工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序,可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。 开发HDFS应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。

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  • 附录

    化基于容器的应用程序部署和管理,您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用,以及方便的管理和维护。 volcano插件:Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。

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  • HDFS应用开发流程介绍

    配置。 准备HDFS应用开发和运行环境 准备工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序,可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 准备安全认证 如果使用的是安全集群,需要进行安全认证。 配置HDFS应用安全认证 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。

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  • HDFS应用开发流程介绍

    配置。 准备HDFS应用开发和运行环境 准备工程 HDFS提供了不同场景下的样例程序,可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置HDFS样例工程 准备安全认证 如果使用的是安全集群,需要进行安全认证。 配置HDFS应用安全认证 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解HDFS各部件的编程接口。

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  • HetuEngine应用开发流程介绍

    序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个HetuEngine工程。 导入并配置HetuEngine样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程,包括连接HetuEngine、SQL语句执行、结果解析,断开连接等全流程的样例工程。 开发HetuEngine应用

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 创建工程

    单击“创建”,弹出“创建训练”对话框。 配置训练工程参数,如表1所示。 表1 新建训练工程参数说明 参数名称 参数说明 请选择模型训练方式 模型训练方式。包含如下选项: 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择:新建模型训练工程。 模型训练名称 模型训练名称。 只能以字母(A~Z

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  • 管理工程

    管理工程 自定义创建工程 使用场景模板创建工程 复用模板创建工程 基于模板创建工程 单次启动工程 周期启动工程 父主题: 数据准备

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  • 创建工程

    创建工程 创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时,将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”,自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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  • 新建工程

    选择对应的开发板MCU(对于正点原子STM32F407开发板,选择STM32F407ZG),如下图所示:

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  • 创建工程

    创建工程 以下两种方式选其一: 使用本地IDE进行开发 打开IDEA,选择“file > new > New Project”,选择新建maven工程。 导入相关maven依赖。 导入ModuleSDK依赖包。右键单击“Open Project Structrure”,选择“Li

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  • 打包工程

    选择monitorapp的Main入口类,注意MANIFEST.MF位置选择模块根目录->单击apply。 单击上方build选项->选择build Artifacts->monitor-app:jar->build 打包完成得到monitor-app.jar文件。(如运行遇到错误(Invalid

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  • 创建工程

    创建一个PerfTest工程工程名称为createProjectTest,工程描述为description。 /v1/projectId/test-suites { "name" : "createProjectTest", "description" : "description"

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  • 特征工程和算法工程的关系?

    特征工程和算法工程的关系? 用户创建特征工程的时候,进入特征工程,可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程,操作如下所示: 在JupyterLab环境编辑界面,单击界面左上角的“File > New Launcher”,界面右侧新增“

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  • HBase应用开发流程介绍

    HBase提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个HBase工程。 导入并配置HBase样例工程 根据场景开发工程 提供了Java语言的样例工程,包含从建表、写入到删除表全流程的样例工程。 HBase样例程序开发思路 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。

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