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    群的扩缩容,可以使用 MRS 的资源计划特性。MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略: 弹性伸缩规则:根据集群实时负载对Task节点数量进行调整,数据量变化后触发扩缩容,有一定的延后性。 资源计划:若数据量变化存在周期性规律,则可通过资源计划在数据量变化前提前完成集群的扩缩容,避免出现增加或减少资源的延后。
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    参数填写说明见创建训练作业。 模型训练-视频帮助 基于算法套件SDK构建可视化数据集 03:03 基于算法套件构建SDK可视化数据集 基于算法套件SDK构建可视化数据集 基于算法套件构建SDK可视化数据集 基于算法套件SDK进行交互式推理 03:27 基于算法套件SDK进行交互式推理
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    -memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现,Scala能够使得处理分布式数据集时,能够像处理本地化数据一样。除了交互式的数据分析,Spark还能够支持交互式的数据挖掘,由
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    据多副本等能力打造一个高效、可靠、安全的计算环境。 数据集数据集成层提供了数据接入到MRS集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loader(关系型数据导入)、Kafka(高可靠消息队列),支持各种数据源导入数据到大数据集群中。 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集
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    态扩缩容,整体资源利用率低,数据存在多份拷贝,存储资源冗余,另外在IDC大数据中心机房自建大数据集群,采用开源软件,需要投入大量人力维护开源软件的功能Bug、可靠性和稳定性等问题,大数据集群的资源扩缩容、网络带宽调整、大数据本地磁盘的损坏,都需要IT运维,运维工作量大,人力投入成本高。
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    实时语音识别 、录音文件识别有如下优势: 识别准确率高:采用最新一代语音识别技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快:把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。
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    准,加快数据变现,实现数字化转型。 产品架构如图1所示。 图1产品架构 数据集成 支持批量数据迁移、实时数据集成和数据库实时同步,支持20+异构数据源,全向导式配置和管理,支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 规范设计 作为 数据治理 的一个核心模块,承担数据治理过程中的数据加工并
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