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。

 
 

    深度学习原理与实现 更多内容
  • 自动学习

    企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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  • 实现投票

    实现投票 使用说明 在实现会签章节中,通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能,本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台,单击“旧版入口”,进入经典版应用开发页面。

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  • 测试用例实现流程与实践

    测试用例实现流程实践 在华为云CodeArts TestPlan的测试用例功能中,可以结合特性级的测试需求分析、设计,进行用例实现,回答如何实现测试的问题;在产品总体测试策略的指导下,制定测试执行阶段的工作策略,回答如何组织测试执行的问题。 表1 本流程阶段活动描述 关键活动

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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

    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。 表1 备份方案 任务类型 备份或恢复类型 支持的实例类型和版本

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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工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分: 扩容流程: 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Kuberne

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  • Hive CBO原理介绍

    CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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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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  • 迁移作业原理

    对于消息而言,消息内容越多,所占带宽越高,每秒事务(TPS)越低。 源端读取速度 取决于源端数据源的性能。 如需优化,请参见源端数据源的相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同的CDM实例规格的带宽限制的。 cdm.la

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  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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  • 什么是医疗智能体

    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、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 产品概述

    可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的 区块链 对接存储,实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署

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  • 弹性伸缩概述

    加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度层弹性,主要是

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 方案概述

    融合性:充分体现教学环境先进教学理念、教学模式、现代教育技术、学习科学的融合; 前瞻性:保证技术的先进性,包括但不限于物联网、人工智能、大数据等各种先进的技术;充分体现技术先进教育理念的融合,技术赋能教育并为教育的实际需要服务; 整体性:软硬件基础环境一体化设计建设;服务于教师开

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  • 产品功能

    查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参

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  • 功能介绍

    自定义的界面控件,实现交互式的可视化遥感分析 图9 内置UI交互能力的风云4A沙尘分析应用 具备在线零代码遥感地理 数据可视化 分析能力,通过简单快速操作可完成对农业生产、气象监测、城市变化、双碳减排、人文经济等各个行业数据的展示分析。 图10 在线零代码遥感地理数据可视化分析

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支

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