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  • 华为大数据视频资料

    2021-01-17 12:48:23
    华为大数据视频资料第一阶段:主讲mysql ** linux,linux最新学习视频以及mysql学习视频(大纲在下方)有需要联系 第一章 MySQL–简介 第二章 MySQL–查询 第三章 MySQL–函数 第四章 MySQL–语法 第五章 MySQL–...

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    华为大数据视频资料第一阶段:主讲mysql

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    linux,linux最新学习视频以及mysql学习视频(大纲在下方)有需要联系
    第一章 MySQL–简介
    第二章 MySQL–查询
    第三章 MySQL–函数
    第四章 MySQL–语法
    第五章 MySQL–数据类型
    第六章 MySQL–变量
    第七章 MySQL–流程控制结构
    第八章 JDBC–概述
    第九章 JDBC–PreparedStatement操作
    第十章 JDBC–事务及数据库事务的处理
    第十一章 JDBC–总复习
    时间:
    第一阶段:2020年12月14日-2021年1月17日
    第二阶段:2021年1月
    第三阶段:2021年2月-3月
    大纲:
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    原标题:(星环大数据平台介绍,盘点星环大数据和华为大数据)

    星环科技自成立之初,就集中在大数据平台的研发上,随着产品家族的不断完善,2018年星环科技发布了分布式闪存数据库ArgoDB,分布式图数据库StellarDB,大数据产品版图更加完善。第三届前沿科技论坛现场,星环科技发布了最新的大数据产品架构图,将分布式闪存数据库ArgoDB,分布式图数据库StellarDB纳入TDH大数据平台,更新之后的大数据平台采用统一的计算引擎和存储引擎,可以处理所有类型数据,适配各种应用场景,TDH成为功能更加全面的一站式大数据综合平台。

    星环的一站式大数据平台Transwarp Data Hub在海内外部署了20000个节点,存储了130PB的数据量,支撑了20多个行业的3000多个截然不同的应用。Transwarp Data Hub主要提供5类核心产品:分析型数据库(Transwarp Inceptor和Transwarp ArgoDB),实时流计算引擎(Transwarp Slipstream),知识库(Transwarp Search和Transwarp StellarDB),操作型数据库(Transwarp Hyperbase),数据科学平台(Transwarp Discover)。通过部署、安装、使用TDH,企业能够更有效的利用数据构建核心商业系统,加速商业创新。

    星环科技分布式闪存数据库Transwarp ArgoDB是一款全自主研发的数据库产品,可以用来支撑在线统计,在线分析,即席查询,多维度数据检索等业务的分析型数据库。采用了星环统一的计算引擎以及统一的存储管理系统,同时对闪存针对设计的存储格式,取代了传统的Hadoop+MPP的结构。

    Transwarp StellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库,用于快速查找数据间的关联关系,并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,支持企业级图数据的存储、查找、分析和展现。StellarDB在很多行业都有广泛的应用,包括电商、金融、公安和社交网络领域等。

    星环科技实时流计算引擎Transwarp Slipstream整合了SQL,PLSQL,规则引擎,复杂事件处理,数学公式计算等多种业务接口,与ArgoDB配合可以支持实时数据跨时间窗口的分析以及实时数据与历史数据的关联分析。

    Transwarp Search用于在企业内部构建大数据搜索引擎。Search支持非结构化数据格式的存储和检索,单机容量可达50TB。Search中的时空数据库模块为空间数据和时空数据提供高效的存储、检索和分析计算服务,提供针对轨迹类型的复杂查询,支持地理信息检索。

    星环科技创始人、CEO孙元浩表示,现在在大数据领域主要存在包括星环科技在内的三条技术路线,随着大数据技术的不断发展,预计在未来三到五年内,会发展为仅剩一到两条技术路线。星环科技坚持以数据、应用、智能融合的数字化PaaS数据云平台为技术研发重心,并不断加强自主研发的投入,凭借自身超前的技术眼光和产品落地能力,得到业内外的瞩目和尊重,作为大数据技术引领者,孙元浩表示,希望未来星环科技可以成为仅存的两到三家大数据基础软件供应商之一。

    原标题:(星环大数据平台介绍,盘点星环大数据和华为大数据)

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  • 华为面向各行业AI应用的开发与研究,提供全流程、普惠的基础平台类服务,支持多种类别的通用AI能力(包括但不限于图像、视频、语音、自然语言处理,对话机器人等),能够帮助企业应用开发者迅速集成AI能力到业务应用...

    前言

    华为面向各行业AI应用的开发与研究,提供全流程、普惠的基础平台类服务,支持多种类别的通用AI能力(包括但不限于图像、视频、语音、自然语言处理,对话机器人等),能够帮助企业应用开发者迅速集成AI能力到业务应用,也可以支持城市、制造等行业解决方案实现。

    异构计算硬件是加速AI计算的异构计算资源池,包括高性能的AI计算芯片使能的服务器(GPU,华为Ascend),高速高性能网络和存储,作为整体平台的硬件基础;

    AI计算框架支持端、边、云独立和协同的统一的AI领域的训练和推理场景,支持不同的资源部署环境,以统一分布式架构支持机器学习和深度学习,提供跨平台、大规模、高并发的AI算法运行软件环境;

    AI开发服务(ModelArts),提供全流程的AI开发服务,海量数据处理、大规模分布式训练、自动化模型生成,端-边-云模型按需部署,运维管理,帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期AI工作流,满足不同开发层次的需要,降低AI开发和使用门槛,实现系统的平滑、稳定、可靠运行。

    在这里插入图片描述
    下面以一个图像识别案例展开:

    环境准备

    注册并登录华为云管理控制台。

    了解图像识别相关文档,详见https://support.huaweicloud.com/sdkreference-image/image_04_0011.html。

    开通图像识别服务:登录图像识别管理控制台(https://console.huaweicloud.com/image_recognition/?region=cn-north-4),依次选择左侧的“图像标签”、“翻拍识别”,分别在界面单击“开通服务”。服务开通一次即可,后续使用时无需再开通。

    准备华为云账号的AK/SK。如果之前可以获取过,可以继续使用之前的AK/SK。如果之前没有生成过AK/SK,可登录华为云,在用户名处点击“我的凭证”,在“我的凭证”界面,选择“管理访问密钥 > 新增访问密钥”来获取,下载认证账号的AK/SK,请妥善保管AK/SK信息。之后的实验不用再新增,可以直接使用此AK/SK信息。

    准备project_id。如果之前已经获取过,还可以继续使用之前的project_id。如果没有获取过,可在“我的凭证”界面的项目列表中查看项目ID,复制所属区域的项目ID为自己的project_id。

    在这里插入图片描述
    已经安装好Python环境,Python SDK适用于Python3,推荐使用Python3.6

    实验步骤

    该实验需要在华为公有云服务上下载图像识别的SDK,通过AK\SK信息进行身份认证从而调用SDK底层接口服务进行Restful服务请求的提交,本实验就是通过SDK来调用图像识别的服务的,并在Jupyter Notebook中实验,具体步骤如下:

    步骤 1导入所需要的包

    # -*- coding:utf-8 -*-
    from image_sdk.utils import encode_to_base64
    from image_sdk.image_tagging import image_tagging_aksk
    from image_sdk.recapture_detect import recapture_detect_aksk
    from image_sdk.utils import init_global_env
    

    步骤 2配置相关参数

    ak = "***"  #配置自己的ak
    sk = "***"  #配置自己的sk
    region = "cn-north-4" #默认使用北京-4区,对应的区域代码即为cn-north-4
    

    步骤 3配置实验数据路径

    img_tag_path="data/image-tagging-demo.jpg"
    img_recapture_detect_path = "data/recapture-detect-demo.jpg"
    

    image-tagging-demo.jpg的数据图像如下:

    在这里插入图片描述
    步骤 4初始化全局环境

    init_global_env(region)
    

    步骤 5图像标签测试

    result = image_tagging_aksk(ak, sk, encode_to_base64(img_tag_path), '', 'en', 5, 60)
    print(result)
    

    image_tagging_aksk这个函数的前2个参数分别是ak和sk,第3个参数是图像数据进行编码,第4个参数是url上的图片,如果使用本地图片,我们只需要这里传入空字符串即可,第5个参数是支持的语言,目前支持中文(“zh”)和英文(“en”),第6个参数表示最多返回的标签数,默认为-1的话,代表返回所有标签,第7个参数指的是置信度的阈值(0~100),低于此置信数的标签,将不会返回,默认值为0。

    输出结果:

    {"result":{"tags":[{"confidence":"100.0","i18n_tag":{"en":"Koala","zh":"考拉"},"tag":"Koala","type":"object"},{"confidence":"100.0","i18n_tag":{"en":"Marsupials","zh":"有袋目"},"tag":"Marsupials","type":"object"},{"confidence":"70.51","i18n_tag":{"en":"Veterinarians office","zh":"兽医办公室"},"tag":"Veterinarians office","type":"scene"}]}}
    

    返回结果有2个标签,tags代表标签列表集合,confidence代表置信度,取值范围:0-100,i18n_tag 代表标签的国际化字段(zh对应中文,en对应英文),tag代表标签名称,type代表标签类别(object:实体标签,scene:场景标签,concept:概念标签)

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