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  • 数据仓库模型分类 内容精选 换一换
  • 类信息资源。 数据仓库 和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
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    四、赛程安排 说明: 1、具体模型审核需提交的材料和相关操作在模型提交截止日期后公布,如未配合组委会进行模型审核,视为自动放弃获奖资格。 2、提交的代码需要可复现原始成绩,否则组委会有权取消相关参赛资格及成绩。 五、奖项设置 奖项产生规则:模型提交截止日期后,榜单上的前7名队伍
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    华为云计算 云知识 数据库概念模型的特点 数据库概念模型的特点 时间:2021-06-02 10:09:02 数据库 概念模型是高层次的抽象模型,独立于任何一种特定的数据库产品,不会受到任何数据库产品特性的约束和限制。概念模型的主要特点: 能真实、充分地反映现实世界,包括事物和事物之间的联系,是现实世界的真实模型;
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    云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间:2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景,检测道路上人和车的位置。
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    桶是是 OBS 中存储对象的容器。 数据仓库服务(DWS):数据仓库服务(Data Warehouse Service)是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库,提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库 GaussDB 产品的云原生服务,兼容标准ANSI
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    实战篇:不用写代码也可以自建AI模型 实战篇:不用写代码也可以自建AI模型 时间:2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介
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    基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法,帮助企业构建数据中台,快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备
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    手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间:2021-04-27 14:56:49 内容简介: 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编
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    BS,从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。
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    模型包规范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 • 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定为“config
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    基本功能。 模型调优利器:ModelArts模型评估诊断 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时,会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估,获得每个数据特征对评估指标的敏感度,并给出优化建议。 数据仓库服务的“千里眼、顺风耳”
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    e(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用
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    华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间:2021-04-27 15:26:28 内容简介: 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模
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    。比如,KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示,它将文本通过LLM转成embedding表示,然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在
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