AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习卷积运算过程 更多内容
  • 二元除法运算

    二元除法运算 函数名 $divide(intA, intB, intC) 功能说明 实现参数A与参数B的除法运算,C为精度值。其中,参数A、B、C支持以下类型: 数字 环境参数 局部参数 二元运算 -不带精度值除法运算,能除尽,则为除尽后的保留位数,不能除尽,默认保留6位小数,四舍五入规则。

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  • 算术运算符

    算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算,这些运算符都将返回数字类型。 DLI 所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关,例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据,结果数值为浮点类型数据。

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  • 关系运算符

    关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算,则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询,流程如下:

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算,则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询,流程如下:

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  • 比较函数和运算符

    比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较:between between适用于值在一个特定的范围内,如:value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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  • Map函数和运算符

    Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述:[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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  • 逻辑运算符

    逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT,它们的运算结果有三个值,分别为TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。优先级顺序为:NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1,表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算运算符 返回类型 描述 A AND B

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 构建学习器

    int/float 训练过程中评估间隔数,以epoch为单位,默认为1。 iter_based_eval_interval 可选 int/float 训练过程中评估间隔数,以iteration为单位,默认为100。 save_ckpt_interval 可选 int/float 训练过程中保存模

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

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  • 产品优势

    实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DA

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  • 排查过程

    排查过程 本章节介绍Linux操作系统中主机安全排查的具体过程。 操作步骤 查看主机是否存在异常进程。 查询命令:top 根据CPU占用率、进程名称等判断是否存在异常进程,如下可疑进程CPU占用率超过100%。 根据异常进程PID值,查看文件位置。 查询命令:lsof -p+进程PID值(如25267)

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  • 开发过程

    开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+平台 父主题: 应用开发全流程

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  • 开发过程

    开发过程 订购资产 导入项目包 开发大屏 测试大屏 发布大屏 集成到ISDP+平台 父主题: 大屏开发全流程

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  • 存储过程

    存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在 GaussDB 中,这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL和PL/SQL的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而,代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE PROCEDURE。

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  • 存储过程

    存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB(DWS)中,这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL,PL/SQL,Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而,代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组,集合和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务管理 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试 package

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