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    机器学习猜数字 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    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, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 猜成语

    成语 成语小游戏,包含“根据提示成语”执行动作。 连接参数 成语连接器使用APIkey认证,创建成语连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 成语的连接。 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description

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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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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 智能场景(猜你喜欢)

    智能场景(你喜欢) RES提供了智能场景包括你喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以你喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:

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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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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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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  • 注意事项

    由于是纯前台的Demo,该demo中存在很多硬编码的提示语句,用户需要修改的话可根据自身业务自行修改。例如用户接入的“你想问”。 在代码MainContent.vue中,同样的,还存在对于机器人回复的一些语句,如果不需要评价,可以放入在相关List中。 //接入时聊天框默认展示的问题 questionDefaultList:

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  • ML Studio简介

    ,可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipyn

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 创建智能场景

    创建智能场景 你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 数字秘书

    数字秘书 数字秘书承载与当前用户相关的任务、轻应用构建平台构建的通知/审批类事件模板发布的事件。支持快速浏览并处理事项。 数字秘书支持看板视图样式。 图1 数字秘书 筛选事件 单击卡片右上角,设置筛选条件状态、描述、归属团队等,对数字秘书内的事件进行筛选。 看板视图 以卡片的形式展示事件信息,左右滑动查看事件卡片。

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  • 数字类型

    数字类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。下表列出了MySQL数字类型到 GaussDB (DWS)的转换示例。

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  • 数字秘书

    数字秘书 数字秘书承载与当前用户相关的任务、轻应用构建平台构建的通知/审批类事件模板发布的事件。支持快速浏览并处理事项。 数字秘书支持列表视图、看板视图、日历视图三种视图样式。 图1 数字秘书 筛选事件 单击卡片右上角,设置筛选条件,对数字秘书内的事件进行筛选。 调整卡片尺寸 调

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  • 更新自定义场景内容

    personalization,你喜欢 datasource_id 是 String 数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。

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  • 数字秘书

    数字秘书 数字秘书承载与当前用户相关的任务、轻应用构建平台构建的通知/审批类事件模板发布的事件。支持快速浏览并处理事项。 数字秘书支持列表视图、看板视图、日历视图三种视图样式。 图1 数字秘书 筛选事件 单击卡片右上角,设置筛选条件,对数字秘书内的事件进行筛选。 调整卡片尺寸 调

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  • 数字人

    数字人 Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.902)

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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