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    深度学习移动边缘计算 更多内容
  • 移动应用直传

    移动应用直传 移动应用直传方案概述 使用临时安全凭证直传OBS 使用预签名URL直传OBS 父主题: 数据直传OBS

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  • 安全沙箱机制

    安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时,若执行脚本中包含恶意行为,包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时,会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题,在边缘节点部署场景中, TICS 通过构建Pyth

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  • 创建纵向联邦学习作业

    创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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  • 成长地图

    热门案例 智能边缘平台支持边缘节点的规格? IEF与IoT边缘有什么区别? IEF欠费后,之前下发的应用还能用吗? 边缘节点故障如何处理? 边缘节点一般通过什么网络连接到云平台? 使用proxy网络代理时如何处理? 更多 边缘节点 为什么看不到应用日志和系统日志? 边缘节点支持多个显卡么?

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  • 产品优势

    据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI 解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。

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  • 移动端操作指导

    移动端操作指导 进入飞羽审批应用 发起审批 我审批的 我发起的 抄送我的 效能 父主题: 飞羽审批

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  • 移动静态成员

    移动静态成员 此重构允许您将类的静态成员移动到不同的类中。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要移动到另一个类的静态成员(字段或方法)的声明上。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Move Static Members。 在打开的Move Static Members对话框中,提供重构选项。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 云数据迁移 CDM

    如何将云下内网或第三方云上的私网与 CDM 连通? 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 购买TICS服务

    不启用:部署常规的CPU规格计算节点 启用:启用边缘节点的AI加速卡,可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时,请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用,如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点 - 用户选择边缘节点部署计算节点时呈现此参数。用户通过IEF服务纳管用户侧的边缘节点,用于

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard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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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TI CS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 应用场景

    接入方式。 硬件系列化 不同场景(大计算、设备接入)支持选用不同边缘硬件,包括泰山2280 服务器 /Atlas500小站/AR502H。 支持工业网关,包括Linux 32位或Linux64位,支持容器级部署与进程级部署。 软件标准化 统一边缘节点软件框架,抽象屏蔽硬件接口,与硬件

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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