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    基于深度学习的文本聚类 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • 实时聚类

    实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型一类算法,经典K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 启动智能任务

    8:图像饱和度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 9:图像色彩丰富程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 10:图像清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量与训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框面积标准差与训练数据集特征分布存在较大偏移。

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  • 实时聚类

    实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型一类算法,经典K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 分页查询智能任务列表

    8:图像饱和度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 9:图像色彩丰富程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 10:图像清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量与训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框面积标准差与训练数据集特征分布存在较大偏移。

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  • 应用场景

    注册昵称审核 对网站用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容用户昵称。 场景优势如下: 准确率高:基于改进深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 媒资 内容审核 自动识别媒资中可能存在违禁品等信息,避免已发布文章存在违规风险。 场景优势如下:

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  • 创建分子聚类作业

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限, 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 最小长度:1 最大长度:32768 表3 请求Body参数

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  • 获取智能任务的信息

    8:图像饱和度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 9:图像色彩丰富程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 10:图像清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量与训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框面积标准差与训练数据集特征分布存在较大偏移。

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  • 算法备案公示

    在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词视频内容。

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据中,试图找到隐藏结构。常见聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 功能介绍

    一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字转换。对于用户上传二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应文字,支持语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 什么是内容审核

    ,防御内容风险,提高音频流审核效率,提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容,防御内容风险,提高视频流审核效率,降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进深度学习及多模态审核模式,快速解析文档以及网页中图文内容,精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    25预测,到2025年,企业人工智能利用率将达到86%。新需求,新技术,新产品,成功解决方案和具备对应能力开发工程师、规划设计人员和工程人员,对于这场变革和企业蜕变更是缺一不可关键。基于此,华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务,旨在培养具有图像处理、语音处理

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  • 文本

    置项才生效 文本样式 字体:设置文本字体。 字号:设置文本字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本字体颜色。 字体粗细:设置文本字体粗细。 对齐方式:设置文本对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字每一行之间间距。 首行

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  • 文本

    普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。 隐藏:设置为隐藏后,页面上会隐藏该字段。 内容设置:输入具体文本内容。 文本设置:设置文本内容字体、大小和颜色等。 对齐方式:设置文本内容对齐方式,如左对齐、居中对齐和右对齐。 父主题: 表单样式布局组件介绍

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