python机器学习入门 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 快速入门(Python SDK)

    快速入门(Python SDK) 创建AK、SK OBS通过用户账户中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账户才能访问指定的OBS资源。以下是对AK和SK的解释说明: AK:Access Key ID,接入键标识,用户在 对象存储服务 系统中的接入键标识,一个接入键标识唯一对应一

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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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  • 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快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 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

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  • 背景信息

    背景信息 本章提供了2个快速入门教程,通过一个餐厅经营销售量预测的算链建模示例,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML

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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

    n或者python3,查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本,python3命令只能查询Python 3.x版本,如果无法确认Python版本,请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例,得到如下回显,说明Python已安装。

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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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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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

    下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包(可使用2.7或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA,如果未安装,请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件,如果未安装,请按照图1所示安装。

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  • Python

    Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x,并完成环境配置。 打开命令行窗口,执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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  • Python

    Python 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用,建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施,以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示,不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考,不构成任何要约或承诺。 发送短信 # -*-

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  • Python

    Secret等信息,具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装

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