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IoT数据分析 IoTA

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华为云物联网数据分析服务基于物联网资产模型,整合物联网数据集成,清洗,存储,分析,可视化,为物联网数据开发者提供一站式服务,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现。

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    在线数据分析工具 内容精选 换一换
  • 创建在线分析任务

    单击进程名称右边的“停止分析”可以停止分析任务,如图3所示。 图3 停止分析任务 停止分析任务后,单击进程名称右边的“重新开始”重启分析任务,如图4所示。 图4 重新开始分析任务 重新开始在线分析后,已分析数据会被清除,请谨慎操作。 父主题: 特性操作

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  • 创建在线分析任务

    单击进程名称右边的“停止分析”可以停止分析任务,如图3所示。 图3 停止分析任务 停止分析任务后,单击进程名称右边的“重新开始”重启分析任务,如图4所示。 图4 重新开始分析任务 重新开始在线分析后,已分析数据会被清除,请谨慎操作。 父主题: 特性操作

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  • 在线数据分析工具 相关内容
  • 创建在线分析任务

    点击“数据清除”,在下拉框选择“全部页签”或“当前页签”,可以清除已分析数据。 单击进程名称右边的“停止分析”可以停止分析任务,如图4所示。 图4 停止分析任务 停止分析任务后,单击进程名称右边的“重新开始”重启分析任务,如图5所示。 图5 重启分析任务 重启在线分析后,已分析的数据会被清除,请谨慎操作。

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  • 创建在线分析任务

    图3 停止分析任务 停止分析任务后,单击进程名称右边的“重新开始”重启分析任务,如图4所示。 图4 重新开始分析任务 重新开始在线分析后,已分析数据会被清除,请谨慎操作。 父主题: 在线分析

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  • 在线数据分析工具 更多内容
  • Profiling

    Profiling 概述 在线推理过程中支持采集Profiling性能数据,然后借助Profiling工具进行数据分析,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率,通过针对性的性能优化方法,以最小的代价和成本实现业务场景的极致性能。当前支持采集的Profiling数据主要包括: t

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  • Profiling

    Profiling 概述 在线推理过程中支持采集Profiling性能数据,然后借助Profiling工具进行数据分析,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率,通过针对性的性能优化方法,以最小的代价和成本实现业务场景的极致性能。当前支持采集的Profiling数据主要包括: t

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  • Profiling

    Profiling 概述 在线推理过程中支持采集Profiling性能数据,然后借助Profiling工具进行数据分析,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率,通过针对性的性能优化方法,以最小的代价和成本实现业务场景的极致性能。当前支持采集的Profiling数据主要包括: t

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  • 性能数据分析

    性能数据分析 性能分析思路 网络应用中的函计算性能优化分析样例 网络模型训练性能分析样例 父主题: 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

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  • 性能数据分析

    性能数据分析 性能分析思路 网络应用中的函计算性能优化分析样例 网络模型训练性能分析样例 父主题: 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

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  • Profiling

    Profiling 概述 在线推理过程中支持采集Profiling性能数据,然后借助Profiling工具进行数据分析,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率,通过针对性的性能优化方法,以最小的代价和成本实现业务场景的极致性能。当前支持采集的Profiling数据主要包括: t

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  • 性能数据分析

    性能数据分析 性能分析思路 网络应用中的函计算性能优化分析样例 网络模型训练性能分析样例 父主题: 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

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  • 查看算子

    如图1中红色框所示,预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型程三大类。带标志的是算子类别,比如数据特征类,该类包含数据特征的子类数据分析、特征程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标,即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类,展开其子类数据分析、特征程、数据

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  • 查看热点信息

    需再次查看其他页签分析结果,请切换后再次分析。 图3 新建方法调用分析 图4 方法调用分析结果 表2 新建方法调用分析说明 参 说明 新建方法调用分析 类名称 配置需要进行分析的类的名称。 方法 配置需要分析的方法名。 增加类 点击可添加更多需分析的类和方法。 需排除的内容

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  • 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

    初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优) 概述 常用采集参 数据采集 数据解析与导出 性能数据分析 父主题: Profiling工具

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  • 分析Profiling数据

    分析Profiling数据 前言 MobileNetV2训练Profiling数据分析 AlexNet训练profiling数据分析 父主题: Profiling工具使用指南

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  • 性能数据分析

  • 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

    初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优) 概述 常用采集参 数据采集 数据解析与导出 性能数据分析 父主题: Profiling工具

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  • AlexNet训练profiling数据分析

    AlexNet训练profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见Job Profiling的timeline数据说明和Job Profiling的summary数据说明。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • AlexNet训练profiling数据分析

    AlexNet训练profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见导出Job Profiling的timeline数据和导出Job Profiling的summary数据。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • 分析Profiling数据

    分析Profiling数据 前言 MobileNetV2训练Profiling数据分析 AlexNet训练profiling数据分析 父主题: Profiling工具使用指南

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  • AlexNet训练profiling数据分析

    AlexNet训练profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见Job Profiling的timeline数据说明和Job Profiling的summary数据说明。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • 分析Profiling数据

    分析Profiling数据 前言 MobileNetV2训练Profiling数据分析 AlexNet训练profiling数据分析 父主题: Profiling工具使用指南

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  • 性能分析思路

    性能分析思路 Profiling数据采集的目的是通过数据分析出执行推理或训练过程中软件硬件的性能瓶颈,可以根据图1来对数据进行分析。 图1 Profiling性能分析思路 根据执行推理或训练场景选择Profiling采集的方式以及采集项。 执行Profiling采集、解析并导出Timeline和Summary数据。

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  • AlexNet训练profiling数据分析

  • 华为云Python编程创造营

    考核实践效果检验 / 免费算力支持 加入社群 华为资深程师亲授 多年实战开发经验共享 华为人智能应用高级讲师 了解详情 主讲人: 白泽老师 华为人智能应用高级讲师 作经历 从事Python开发、人智能领域相关研发作多年,擅长系统平台架构设计、服务器端开发、系统后台AI算法研究。

    来自:开发者

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  • 性能分析思路

    性能分析思路 Profiling数据采集的目的是通过数据分析出执行推理或训练过程中软件硬件的性能瓶颈,可以根据图1来对数据进行分析。 图1 Profiling性能分析思路 根据执行推理或训练场景选择Profiling采集的方式以及采集项。 执行Profiling采集、解析并导出Timeline和Summary数据。

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  • 华为云Python编程创造营·第二期

    多年实战开发经验共享 华为人智能应用高级讲师 了解详情 主讲人: 白泽老师 华为人智能应用高级讲师 作经历 从事Python开发、人智能领域相关研发作多年,擅长系统平台架构设计、服务器端开发、系统后台AI算法研究。 教学经验 参与设计开发和交付IA、IP、IE等级别的华为认

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  • 初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优)

    初级功能(msprof命令行工具常用采集项性能调优) 概述 常用采集参 数据采集 数据解析与导出 性能数据分析 父主题: Profiling工具

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  • 性能调优建议

    upper limit 基于单算子性能数据memory bound优化建议 基于task_trace场景下发采集数据,不支持sys_trace场景。 优化建议原则: 单算子数据分析时,发现算子满足memory bound大于设定阈值,检查数据搬运的burthlength是否较小、是否存在重复搬运。

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  • 性能调优建议

    upper limit 基于单算子性能数据memory bound优化建议 基于task_trace场景下发采集数据,不支持sys_trace场景。 优化建议原则: 单算子数据分析时,发现算子满足memory bound大于设定阈值,检查数据搬运的burthlength是否较小、是否存在重复搬运。

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  • MobileNetV2训练Profiling数据分析

    MobileNetV2训练Profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见Job Profiling的timeline数据说明和Job Profiling的summary数据说明。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • MobileNetV2训练Profiling数据分析

    MobileNetV2训练Profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见导出Job Profiling的timeline数据和导出Job Profiling的summary数据。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • MobileNetV2训练Profiling数据分析

    MobileNetV2训练Profiling数据分析 训练过程Profiling数据采集请参见采集Job Profiling数据,Profiling数据解析请参见Job Profiling的timeline数据说明和Job Profiling的summary数据说明。 迭代耗时分析 算子耗时分析 父主题: 分析Profiling数据

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  • 数据分析

    数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 父主题: 数据特征

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  • 性能分析思路

    性能分析思路 Profiling数据采集的目的是通过数据分析出执行推理或训练过程中软件硬件的性能瓶颈,可以根据图1来对数据进行分析。 图1 Profiling性能分析思路 根据执行推理或训练场景选择Profiling采集的方式以及采集项。 执行Profiling采集、解析并导出Timeline和Summary数据。

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  • ARQ权重量化算法

    er一起分析数据分布,进行量化,共用一个量化因子。 channel_wise为True时,选择图2的量化方式,每个filter独立做数据分析,进行量化,有独立的量化因子。 一般来说,每一个filter独立进行量化,即进行图2的量化,量化精度较高;如果每个filter的数据量比较少

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  • ARQ权重量化算法

    er一起分析数据分布,进行量化,共用一个量化因子。 channel_wise为True时,选择图2的量化方式,每个filter独立做数据分析,进行量化,有独立的量化因子。 一般来说,每一个filter独立进行量化,即进行图2的量化,量化精度较高;如果每个filter的数据量比较少

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  • ARQ权重量化算法

    er一起分析数据分布,进行量化,共用一个量化因子。 channel_wise为True时,选择图2的量化方式,每个filter独立做数据分析,进行量化,有独立的量化因子。 一般来说,每一个filter独立进行量化,即进行图2的量化,量化精度较高;如果每个filter的数据量比较少

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