地图数据服务 MapDS

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    深度学习里面的map 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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  • 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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  • CCI.ConfigMap

    CCI.ConfigMap 模型说明 CCI.ConfigMap用于创建ConfigMap资源对象。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest 是 configMap的k8s原生manifest对象,基于此也可以创建configMap资源,替代其余配置项

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  • Cloud Map SDK

    Cloud Map SDK 概述 使用Cloud Map SDK(Spring Cloud框架) 使用Cloud Map SDK(NUWA框架) 常见问题 父主题: 运行时引擎SDK介绍

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  • RoaringBitmap类型

    RoaringBitmap类型 GaussDB (DWS)自8.1.3集群版本开始,支持RoaringBitmap数据类型,用于存储位图数据集。 roaringbitmap数据类型支持行存,列存表。 表1 RoaringBitmap类型 名字 存储容量 描述 范围 RoaringBitmap

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  • ETL Mapping

    ETL Mapping ETL Mapping用到了 数据治理中心 DataArts Studio,它是针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台。解决方案工作台集成 DataArts Studio ,支持将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • RoaringBitmap类型

    RoaringBitmap类型 GaussDB(DWS)自8.1.3集群版本开始,支持RoaringBitmap数据类型,用于存储位图数据集。 roaringbitmap数据类型支持行存,列存表。 表1 RoaringBitmap类型 名字 存储容量 描述 范围 RoaringBitmap

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  • Bitmap索引

    Bitmap索引 该功能通过BitmapIndexSupport设置,迁移过程中默认注释掉Bitmap索引。 输入:Bitmap索引 1 2 3 CREATE BITMAP INDEX emp_bitmap_idx ON index_demo (gender); 输出 1 /*CREATE

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • DBE_HEAT_MAP

    CREATE TABLE HEAT_MAP_DATA.heat_map_table(id INT, value TEXT) TABLESPACE example1; gaussdb=# INSERT INTO HEAT_MAP_DATA.heat_map_table VALUES (1

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  • 申请开通Cloud Map

    申请开通Cloud Map 对于首次接入应用平台的服务,需要申请开通Cloud Map。Cloud Map给不同的部门、产品创建了不同的集群,主要用来控制数据隔离和保障可靠性,不同的服务开通时会分配到不同的集群。 开通Cloud Map代表生成订阅关系,放通了权限,业务的中间件

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  • 开启CCSMap特性

    开启C CS Map特性 操作场景 CompactedConcurrentSkipListMap(简称CCSMap)特性优化了Memstore的数据结构,可以有效减少数据写入场景下的内存占用,降低GC频率,优化数据写入性能。若实际业务场景中对数据写入性能要求较高时,建议开启此特性。 本章节内容仅适用于MRS

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  • MapReduce Action

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job

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  • 方案里的流程图可以修改吗?

    方案的流程图可以修改吗? 方案的类型在新建空间的时候已经确定,新建方案的时候可以选择该类型中的不同流程(有的类型的方案有多种流程,有的只有一种)。方案仅在注册阶段可以更换流程图,设计阶段以及变更阶段都不能更换流程图。 方案流程图里面的信息: 注册阶段:注册阶段还没有进入工作流,修改的处理人都只保存在草稿中。

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  • 方案概述

    部署架构图 方案通过华为云 MapReduce服务MRS、云 数据仓库 GaussDB(DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工,同时通过 MapReduce服务MRS的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力; 通过MapReduce服务MRS平台提

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  • 教学应用部署

    jwapp文件夹下放线下部署包的“教务底座”、“Emap”下的文件以及应用管理平台上下载的应用程序包,如下表: 表4 应用程序包 序号 部署包 内容 说明 图片 1 EMAP线下包 emapAuth emapcomponen emapLogger emapol emapWS emapvalidate

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 导入和预处理训练数据集

    , cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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