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    深度学习在回归预测中的研究及应用 更多内容
  • 在Windows中调测程序HBase应用

    Windows调测程序HBase应用 编译并运行HBase应用 查看HBase应用调测结果 父主题: 调测HBase应用

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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语言开发应用程序Spark客户端运行步骤是一样。 使用Python开发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节点时,需要在客户端所在节点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Linux环境中调测Doris应用

    xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖jar包。 准备依赖Jar包和配置文件。 Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖Jar包导出,将1生成Jar包,以及3生成Jar包,上传到Linux“lib”目录。 “/opt/test”根目录新建脚本“run

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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HetuEngine应用

    Linux环境调测HetuEngine应用 操作场景 程序代码完成开发后,也可以把代码编译成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 根据需要修改“jaas-zk.conf”“KeyTab”

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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Linux环境运行。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 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群

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    上述打包命令{maven_setting_path}为本地Maven“settings.xml”文件路径。 打包成功之后,工程根目录target子目录下获取打好jar包。 将导出Jar包上传至Linux运行环境任意目录下,例如“/optclient”。 将工程“li

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  • 在Linux中调测Impala JDBC应用

    les-normalclient.properties上传到linux系统上样例代码文件夹/opt/impala_examples/conf文件夹,并在client.properties填入impaladip地址。 cmd或Intellij执行mvn package

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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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  • 附录

    ,并结合企业与机构安全合规与防护需求,帮助企业与机构满足国家行业法律法规要求,同时实现对安全风险与安全事件有效监控,并及时采取有效措施持续降低安全风险,消除安全事件带来损失。 云防火墙服务CFW:是新一代云原生防火墙,提供云上互联网边界和VPC边界防护,包括:实时入侵

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  • 使用应用及应用组

    使用应用应用组 基于应用监控 应用监控是基于应用维度,而非应用组。创建自定义应用后,可以监控应用显示页看到相对应预定义应用和自定义应用应用组不显示。 基于应用策略 配置时使用应用组维度而不是应用,策略可以基于应用识别进行执行。如配置QoS策略配置。 父主题:

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  • 自动学习简介

    检查场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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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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  • 部署上线

    签版本管理区域状态由“部署”变更为“运行”,部署完成。 自动学习界面,仅支持将训练后模型部署为在线服务,如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”,请参见自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?。 服务测试 您可以“部署上线”页面,选择对应服务类型,例如自

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  • 使用应用及应用组

    使用应用应用组 基于应用监控 应用监控是基于应用维度,而非应用组。创建自定义应用后,可以监控应用显示页看到相对应预定义应用和自定义应用应用组不显示。 基于应用策略 配置时使用应用组维度而不是应用,策略可以基于应用识别进行执行。如配置QoS策略配置。 父主题:

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  • 方案概述

    议调控,并对作物长势进行监测。 当前农业生产管理部门痛点: 农业政府 缺少基于卫星遥感&人工智能能力,无法对园区作物快速精准识别,无法聚焦作物提供农业气象服务和决策分析; 传统管理偏重于一产,无法有效实现一二三产全产业链提质增效; 传统种植标准不一致,导致产品一致性、品牌营销层次不齐;

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  • 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0及之后版本)

    本地Windows环境调测ClickHouse应用 MRS 3.3.0之后版本) 编译并运行程序 程序代码完成开发后,您可以Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口“Reload All

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  • 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0及之后版本)

    本地Windows环境调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0之后版本) 编译并运行程序 程序代码完成开发后,您可以Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 操作步骤 单击IDEA右边Maven窗口“Reload All

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  • 方案概述

    球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式深刻变革。当下,教育培训改革已从内容供给改革(在线课程)、教与学模式改革、评价模式改革以及课堂环节改变(智慧教室建设)等几个方面全面铺开。课堂是教育主战场,是人才培养主渠道,目前“课堂教学”环节却面临着诸多问题:

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  • 大数据分析

    重定向广告(Retargeting)是一种基于应用、网页广告定向技术,即针对广告受众(Audience)浏览行为进行分析,同一个广告位,推送为该用户定制广告,实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户,是带动全球在线企业营收主要因素之一。为了有效服务于广告,极快响应时间内

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