华为云11.11 AI&大数据分会场

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习精度95%以上 更多内容
  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • BF16和FP16说明

    都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程

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  • BF16和FP16说明

    都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 产品优势

    多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随

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  • 什么是图像搜索

    数据的入库和搜索,帮助用户构建托管式的场景化搜索服务,打造智能化业务系统,提升业务效率。 产品优势 搜索高精度 依托华为云盘古大模型,海量数据学习迭代,具备行业领先的搜索精度。 服务高性能 分布式搜索服务架构,自研向量检索引擎,企业级稳定性,百亿数据毫秒级响应。 定制化服务 提供

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  • 如何提高识别精度

    如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平

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  • 模型精度调优

    模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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  • 查询95计费资源用量明细

    使用量类型编码,当前仅支持: 95Peak:中国大陆月95峰值带宽_1024进制 95peak_1000:中国大陆月95峰值带宽_1000进制 95Peak_1000:中国大陆月95峰值带宽_1000进制(若查询1000进制的数据,需查询95peak_1000和95Peak_1000的数据,将响应值做聚合才是完整的数据)

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 准备声音分类数据

    建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。

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  • 查询95计费资源用量汇总

    使用量类型编码,目前仅支持: 95Peak:中国大陆月95峰值带宽_1024进制 95peak_1000:中国大陆月95峰值带宽_1000进制 95Peak_1000:中国大陆月95峰值带宽_1000进制(若查询1000进制的数据,需查询95peak_1000和95Peak_1000的数据,将响应值做聚合才是完整的数据)

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  • 月结95峰值计费产品

    月结95峰值计费产品 产品名称 产品介绍 内容分发网络 https://www.huaweicloud.com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www

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  • 月结95峰值计费产品

    月结95峰值计费产品 产品名称 产品介绍 内容分发网络 https://www.huaweicloud.com/product/cdn.html DDoS防护 https://www.huaweicloud.com/product/aad.html 对象存储服务 https://www

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 什么是增强型95计费?

    什么是增强型95计费? 增强型95计费,是一种只需支付少量保底带宽费用,即可享受多倍弹性峰值带宽,并在月底按多次去峰后的带宽峰值和实际使用时长收费的带宽计费模式。以下以共享带宽为例,详细介绍增强型95计费的计费规则。 使用前提 使用增强型95计费需要满足以下前提条件: 用户等级大于等于V4

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