AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习原理与tensorflow 更多内容
  • 设备孪生工作原理

    态数据,包括特定背景下的设备专有实时数据,例如灯的开、关状态。 设备孪生具有物理设备相同的特性,便于终端设备应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置的Expected State(期望的状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身的Actual

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  • 设备孪生工作原理

    态数据,包括特定背景下的设备专有实时数据,例如灯的开、关状态。 设备孪生具有物理设备相同的特性,便于终端设备应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置的Expected State(期望的状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身的Actual

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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  • 备份原理及方案

    增量备份:即Binlog备份,RDS系统自动每5分钟或一定数据量时对上一次全量备份或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。主流的主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开

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  • 学习与赋能合作伙伴发展路径

    学习赋能合作伙伴发展路径 华为云学习赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训赋能、课程开发等核心能力,并通过激励和权益来支持学习赋能伙伴的成长,帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式,赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 父主题: 发展路径

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    GPU类型的负载,以tensorflow的图像分类为示例,演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练推理有如下优势: 容器化消除环境差异,不需要自己安装各种软件和配套版本,如python,tensorflow,cuda toolkit等软件。

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  • 概述

    概述 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。 父主题: 产品介绍

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  • Tensorflow算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • Tensorflow算子边界

    tensor,格式:[batch,height,width,channels] 数据类型:float32 filter:1个常量tensor,数据类型维度value相同,[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels] stride

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  • 确认学习结果

    登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全合规 > 主机安全服务”,进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏,选择“主机防御 > 应用进程控制”,进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成,未生效”的策略名称,进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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  • 自动学习

    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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  • 自动学习

    自动学习 AI要规模化走进各行各业,必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力,并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力,缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说,更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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  • 背景和原理(对象)

    您自定义的字段将保存在上图中的“自定义字段”页签,更多关于对象模型的详细介绍请查看定义对象。 学习地图 如图2所示,通过本节的学习和实践,您可以初步了解“对象”和“标准页面”的基本概念和能力。 图2 学习地图 父主题: 定义数据对象

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 备份原理及方案

    单节点的备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点的CPU、内存等资源,资源不足时会出现备份失败的情况。建议迁移到副本集实例进行备份。 图3 单节点备份原理图 备份恢复方案 表1提供了常见的数据备份和下载备份文件的方法。 支持版本号没有说明的,默认支持全部版本:3.2、3.4、4.0、4.2和4.4版本。

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  • 备份原理及方案

    。 全量备份触发方式分为:自动备份、手动备份。 增量备份:即WAL备份。RDS系统自动每5分钟做一次增量备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。主流的主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 节点伸缩原理

    Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod,根据用户设置的策略,选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler检测未调度Pod进行扩容时,使用的是Kubernetes社区版本一致的调度算法进行模拟调度计算,若应用调度采用非内置kube-scheduler调度器或其他非Kubernete

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