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30分钟使用百度EasyDL实现健康码/行程码智能识别

大家好,今天给大家带来使用百度EasyDL实现健康码/行程码的智能识别操作演示。 一. 数据集下载链接(请提前下载) https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/146996 二. 我们的任务将在百度EasyDL平台进行 EasyDL网址:https://ai.baidu.com/easydl/ step1. 进入EasyDL主页,点击立即使用 step2. 点击【图像分类】 step3. 点击左侧【我的模型】,点击【创建模型】 step4. 进入EasyDL界面,点击左侧【我的模型】,然后点击【创建】 step5. 填写相关信息 step6. 数据集创建完成 step7. 点击左侧【数据总览】,点击【导入】 step8. 按照图示操作后点击【确认并返回】 step9. 等待数据集导入 step10. 数据集导入完成 step11. 进入Easydl界面,点击左侧【训练模型】,点击【添加数据集】 step12. 选择已经导入成功的数据集 step13. 根据需要进行选择,然后点击【开始训练】 step14....

从 Delta 2.0 开始聊聊我们需要怎样的数据湖

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道。 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Adobe 从 Iceberg 迁移到 Delta2.0 的实践,这就难免让人浮想联翩了。 过去两年,我们团队在新型数据湖技术的研究、探索和实践上投入了大量精力,虽然我们主要投入的方向是 Iceberg,但 delta2.0 的开源,以及 Databricks 自身对 Iceberg 的重视,更加坚定了我们对数据湖,湖仓一体这个方向的信心,开源之争,本质上是标准之争,竞争会加速标准的确认和落地,而所有大数据的从业者都将从中获益。 由于我们的工作更多将 I...

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