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一键智能标注，怎么用？ 在ModelArts管理控制台，选择“ 数据管理 >数据集”。 创建一个数据集，数据集类型需选择“图像分类”或“物体检测”类型。 单击数据集名称，进入数据集概览页。然后，单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页。 在数据集详情页，单击“待确认”页签，然后单击“启动智能标注”。来自：百科接口迁移 支持Swagger、Postman（支持Collections和Environment数据集ZIP包）、Jmeter、Swagger URL数据迁移，其中Postman支持集合文件及数据集ZIP包迁移。 Postman集合文件迁移 1、在Postman项目中单击需要导出的集合右来自：专题
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ROMA Connect包含4大集成能力：数据集成、服务集成、消息集成和设备集成。下面小课逐一为大家介绍一下，这几大能力到底能做什么。 数据集成 ROMA Connect的数据集成（FDI），支持在多种异构数据源之间进行快速、灵活、无侵入式的数据集成与转换。 l 支持30+种数据源类型来自：百科TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 算子类型及名称为TBE的重要概念： 算子类型（Type）即算子的type，代表算子的类型，例如卷积算子的类型为Convol来自：百科
- 神经网络数据集 更多内容
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场景描述： MapReduce服务 （ MRS ）对用户提供了集群管理维护平台MRS Manager，对外提供安全、可靠、直观的大数据集群管理维护能力，以满足各大企业对大数据集群的管理诉求。 MRS Manager对用户提供了可视化的性能监控、告警、审计服务，支持各个服务、实例、主机的实时状态的展示和启停、配置管理等。来自：百科![]()
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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进行交互式推理来自：专题![]()
速打开、运行以及进行二次开发等操作。 资产集市 > 数据集：共享了数据集。 AI Gallery的数据模块支持数据集的共享和下载。在AI Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 资产集市来自：专题![]()
区的数据访问支持双向证书认证等能力。 MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用来自：百科![]()
CloudNative应用，联接云上云下，消除数字鸿沟，构建业务敏捷性，驱动数字化转型 功能描述 异构数据集成 支持30+种异构数据源相互同步和复制，支持数据集成过程中的数据集转换及结构化数据和非结构化数据处理 分布式消息集成 支持发布/订阅模式。跨云的消息平台通过统一路由相互连来自：百科![]()
的功能总览如下图所示。 图1功能总览 ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署来自：百科![]()
有资源都要归属到某个集成应用下。 3.根据不同的业务场景，选择使用不同ROMA Connect功能。 数据集成：接入源端和目标端数据源，然后通过集成任务进行源端到目标端的数据集成。 服务集成：把已有后端服务、数据源和自定义函数封装成标准的 RES TFul API，并对外开放。 消息来自：百科![]()
华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测提供某运营商的KPI真实数据，参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。 【赛事简介】华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络来自：百科![]()
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来自：百科![]()
大数据的MapReduce并行计算模型，将源数据经过下图的处理。 其中，Map（映射）是将大数据集分解若干小数据集分析，各部独立的线程，并行分析计算。而Reduce（汇总）是将小数据集分析结果进行整合，再将处理的结果返回给用户。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科
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