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。

 
 

    机器学习矩形框回归 更多内容
  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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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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  • 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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  • 背景信息

    ,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 Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • 打架检测

    告警输出可能发生打架事件区域的矩形框。 confidence Double 打架事件的置信度。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题: 告警信息

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  • 垃圾桶异常检测

    bounding_box Object 告警输出的垃圾桶矩形框。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题: 告警信息

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • Storm基本原理

    组件(Component)组成的一个DAG(Directed Acyclic Graph)。一个Topology可以并发地运行在多台机器上,每台机器上可以运行该DAG中的一部分。Topology与Hadoop中的MapReduce Job类似,不同的是,它是一个长驻程序,一旦开始就不会停止,除非人工中止。

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  • 如何做课程学习?

    如何做课程学习? 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 遗留物检测

    告警目标对应的UUID。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题: 告警信息

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  • 城管事件-动态视角井盖缺失检测

    告警输出对象的的矩形框。 detection_id String 告警目标对应的UUID。画面中同一个占道区域,连续检测到的告警ID不变,若跟踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 城管事件-井盖缺失检测

    踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标 w Int 矩形框宽度 h Int 矩形框高度 父主题: 告警信息

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  • 城管事件-渣土遗撒检测

    踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标 w Int 矩形框宽度 h Int 矩形框高度 父主题: 告警信息

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  • 共享单车检测

    名称默认为空字符串。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题: 告警信息

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  • 数据校验

    t”字段和值 图片经过裁剪后,xml中矩形框“bndbox”大小不符 按图片裁剪比例缩放xml文件中“bnxbox”值 xml中矩形框“bndbox”宽或高值过小,显示为一条线 矩形框宽或高差值小于2,移除当前“object” xml中矩形框“bndbox”最小值大于最大值 移除当前“object”

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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