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    机器学习稀疏度 更多内容
  • 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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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 特征画像

    特征画像的作用,就是对数据进行分析,把其中一些基本特征提取出来,如:周期性、离散、时序规律、最值、采样频率等,计算KPI曲线特点(包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等)。根据计算的曲线特点,判断KPI的大类别(毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等)。这些类别,对应到后面的特征选择、算法

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  • 查询无线健康度单个维度趋势

    查询无线健康单个维度趋势 功能介绍 查询无线健康单个维度趋势图,根据指标类型查询该指标趋势数据。 调用方法 GET URL /v1/ci/expmonitor/common/trend 表1 请求Query参数列表 名称 类型 是否必选 描述 param String 是 查询条件,param格式:

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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  • 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端?

    钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端? 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时,输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”,添加机器人时选择“自定义”,创建完成后即可获得w

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA开发和使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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  • 影响迁移速度的因素有哪些?

    碎片文件过多 在同步过程中,如果源端产生的碎片文件较多,会导致同步时间长。 Linux 存在较大的稀疏文件 在同步过程中,系统会扫描稀疏文件,但不会迁移稀疏文件,如果源端有较大的稀疏文件,会导致同步时间长。 父主题: 迁移时长

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  • 配置Flink任务并行度

    配置Flink任务并行 操作场景 并行控制任务的数量,影响操作后数据被切分成的块数。调整并行让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行使任务和数据更均匀的

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    数值计算求解器基于各种数值计算方法,高效求解CAE(Computer Aided Engineering)仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能(AI)加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输

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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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  • 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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  • 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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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 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

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 设置组件实例容忍度策略

    设置组件实例容忍策略 容器部署的组件,容忍(Toleration)允许调度器将Pod调度至带有对应污点的节点上。 容忍需要和节点污点相互配合,每个节点上都可以拥有一个或多个污点,对于未设置容忍的Pod,调度器会根据节点上的污点效果进行选择性调度,可以用来避免Pod被分配到不合适的节点上。

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 营销宣传风格文案

    更多色彩。 12. 此外,家用机器人还具备强大的学习和适应能力。 13. 它可以通过不断地学习和训练,更好地理解和适应您的需求,为您提供更为个性化的服务。 14. 这不仅使您享受到了科技的便利,也让家用机器人的使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活中的最佳助手,它为您带来了更为智能、便捷和舒适的生活体验。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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