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。

 
 

    python机器学习基础 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • 华为人工智能工程师培训

    深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • Python

    在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer,填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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  • Python

    'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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  • Python

    Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例,发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中,可能会涉及个人数据的使

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  • Python

    Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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  • Python

    'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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  • Python

    请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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  • Python

    Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例,介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验,然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能,不包含云服务的SDK功能,云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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  • Python

    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=conf['bootstrap_servers']) data = bytes("hello kafka!", encoding="utf-8") producer.send(conf['topic_name']

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  • Python

    用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框,在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句,选择Python脚本。

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  • 什么是自然语言处理

    Generation,简称LG)、 语言理解 (Language Understanding,简称LU)、机器翻译(Machine Translation,简称MT)功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要

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  • ML Studio简介

    顺序运行。 MLS中的一个算链可转换成一个ipynb文件或一个python文件,开发者可基于转换的文件做进一步开发。 亮点特性1:可视化建模 MLS提供了用户友好的可视化模型探索或开发环境,开发者只需要通过简单拖拉拽操作编排算子,构建算链即可完成机器学习建模。 MLS中一个算链由

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  • Python

    2: r.query[spl[0]] = "" else: r.query[spl[0]] = spl[1] r.headers = {} needbody = True dateHeader = None for k in signedHeaders: if k not

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  • Python

    'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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  • Python

    environ("SDK_SK"); sig = signer.Signer() sig.Key = ak sig.Secret = sk 生成一个Request对象,指定方法名、请求uri、header和body。 1 2 3 4 r = signer.HttpRequest("POST",

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  • Python

    Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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  • Python

    X版本,如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误,请下载并使用Python执行此文件,升级pip,然后再执行以上命令安装。

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  • Python

    2: r.query[spl[0]] = "" else: r.query[spl[0]] = spl[1] r.headers = {} needbody = True dateHeader = None for k in signedHeaders: if k not

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  • Python

    data=json.dumps(formData, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers=header, verify=False) print(r.text) # 打印响应信息 if __name__ == '__main__':

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