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    深度学习在大数据中应用 更多内容
  • 在Linux环境中调测Doris应用

    Linux环境调测Doris应用 操作场景 程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至Linux环境运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK,版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群的节点时,需要在

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    Linux环境调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持Linux环境运行。程序代码完成开发后,可以上传Jar包至准备好的Linux环境运行。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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  • 在Linux中调测Impala JDBC应用

    Linux调测Impala JDBC应用 在运行调测环境上创建一个目录作为运行目录,如“/opt/impala_examples”(Linux环境),并在该目录下创建子目录“conf”。 执行mvn package ,工程target目录下获取jar包,比如: impala-examples-mrs-2

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  • 在Windows中调测Impala JDBC应用

    方法一:申请一台Windows的E CS 访问 MRS 集群操作Impala,安装开发环境后可直接运行样例代码。 “现有集群”列表,单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”,以及Master节点的“默认安全组”。 弹性云服务管理控制台,创建一个新的 弹性云服务器 。 弹性云服

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  • 在Linux中调测Impala JDBC应用

    Linux调测Impala JDBC应用 在运行调测环境上创建一个目录作为运行目录,如“/opt/impala_examples”,并在该目录下创建子目录“conf”。 执行mvn package,样例工程target目录下获取jar包,比如: impala-examples-mrs-2

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    Linux环境调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持安装HDFS客户端的Linux环境运行。程序代码完成开发后,可以上传Jar包至Linux客户端环境运行应用。 HDFS应用程序只支持Linux环境下运行,不支持Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS客户端。

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  • 在Windows中调测Hive JDBC应用

    方法一:申请一台windows的ECS访问MRS集群操作Hive。安装开发环境后可直接运行样例代码。申请ECS访问MRS集群的步骤如下。 “现有集群”列表,单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”、“集群控制台地址”,以及Master节点的“默认安全组”。 弹性云服务管理控制台,创建一个新的弹性 云服务器

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  • 在Windows中调测Impala JDBC应用

    方法一:申请一台windows的ECS访问MRS集群操作Impala。安装开发环境后可直接运行样例代码。申请ECS访问MRS集群的步骤如下。 “现有集群”列表,单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”,以及Master节点的“默认安全组”。 弹性云服务管理控制台,创建一个新的弹性云 服务器

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    Linux环境调测Spark应用 程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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  • 在Linux环境中调测HetuEngine应用

    Linux环境调测HetuEngine应用 操作场景 程序代码完成开发后,可以把代码编译成jar包,上传到Linux环境进行程序功能调试。 Linux环境上调测程序前,需Linux节点预安装客户端。 操作步骤 Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA,在“Maven

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  • 在Linux环境中调测Kafka应用

    Linux环境调测Kafka应用 操作场景 程序代码完成开发后,可以Linux环境运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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  • 在Windows中调测Impala JDBC应用

    方法一:申请一台Windows的ECS访问MRS集群操作Impala,安装开发环境后可直接运行样例代码。 “现有集群”列表,单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”,以及Master节点的“默认安全组”。 弹性云服务管理控制台,创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    Linux环境调测Spark应用 Linux环境编包并运行Spark程序 Linux环境查看Spark程序调测结果 父主题: 调测Spark应用

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  • 在Linux环境中调测HBase应用

    Linux环境调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持已安装或未安装HBase客户端的Linux环境运行。程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境运行。 前提条件 已安装客户端时: 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    Linux环境调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持Linux环境运行。程序代码完成开发后,可以上传Jar包至准备好的Linux环境运行。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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  • 数据处理简介

    别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程引入的重复图片、相似图片等问题;一批输入旧模型的推理数据,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过

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  • 什么是医疗智能体

    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、可解释的医疗智能模型,加速医疗健康行业的研究工作。

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  • 算法备案公示

    转换为表情基系数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。特定场景,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系,实现使用语音生成视频的能力。使用数据人形象生成视频的场景,包括短

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  • 方案概述

    而上由技术台、数据台、AI台和生态大脑组成,鲲鹏平台的加持下,结合华为云容器、云原生数据湖等组件,进一步强化城市多源大数据存算、生态大脑训练、服务弹性伸缩等能力,实现安全可控。 以鲲鹏硬件为基座,采用openEuler操作系统,并依靠华为鲲鹏容器集群、鲲鹏大数据集群、高斯

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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