【华为云】视频教程

视频教程汇聚华为云云服务所有介绍视频和操作视频,通过专家有声讲解及实战演示,教您快速使用云服务。三种维度分类筛选,帮助您快速找到所需视频。  

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    深度学习处理视频数据 更多内容
  • 评估视频类数据集

    评估视频数据集 创建视频数据集评估标准 创建视频数据集评估任务 获取视频数据集评估报告 父主题: 评估数据

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  • 人工标注视频数据

    人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签,快速完成对视频的标注操作,也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA

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  • 视频

    上传成功后,单击页面右侧刷新按钮,刷新页面。 选择需要操作的对象单击对象名称,进入对象页面粘贴链接,将链接放在大屏>媒体>视频>视频的上传链接框中。 图2 对象页面 注意视频链接必须是浏览器可以访问的,且需满足其内容安全策略。 本地上传。 播放设置 自动播放 显示/隐藏自动播放:单击“显示自动播放”左侧的勾选框,表示显示自动播放,表示隐藏自动播放。

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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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  • 开发数据预处理作业

    开发数据处理作业 数据处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据处理作业 评估/预测数据处理 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据数据处理作业选择的结构化数据集(包括

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  • 使用函数处理IOT数据

    使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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  • 什么是医疗智能体

    内置大量生物医疗领域标准分析流程,并结合华为特有的高性能云计算,多样性算力,大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解

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  • 视频

    静音:勾选时,视频会静音播放。 图1 视频 数据 数据源类型:选择图表的数据源。系统提供了多种数据源供用户选择,您需要先添加数据源,具体操作请参见数据连接概述。 数据转换器:选择数据转换器,可以将数据转换为符合展示需求数据数据转换器的详细介绍,请参见使用数据转换器。 url:播放视频的链接地址,以mp4格式结尾,例如http://xxx

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  • 处理ModelArts数据集中的数据

    处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题: 数据准备与处理

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  • 时序数据处理

    。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”,界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明,如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列,

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  • 栅格数据处理

    栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据数据处理选项卡下面选择重分级,选择源数据,设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式

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  • 创建数据预处理作业

    选择界面左侧“数据管理>数据处理”,单击“创建”,可输入作业名称、描述及数据集,单击保存。若当前选不到目标数据集,可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理,以确保当数据处理达到目标需求。

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  • 步骤6:数据开发处理

    步骤6:数据开发处理 DataArts Studio 数据开发模块可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力,极大降低用户使用大数据的门槛,帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发,用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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  • 数据处理(OT应用)

    数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置,应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报,对数据进行处理,将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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  • 步骤2:数据开发处理

    步骤2:数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据,分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。

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  • 步骤3:数据开发处理

    avg_rating desc limit 10 图2 脚本(top_rating_movie) 关键参数说明: 数据连接:步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库:步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后,单击“保存并提交版本”提交该脚本,脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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  • 使用函数处理DIS数据

    使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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  • 算子数据处理规则

    算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入

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  • 什么是图像识别

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard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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