量化交易与机器学习 更多内容
  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 推理场景介绍

    如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254

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  • 推理场景介绍

    如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254

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  • 向量化执行和行列混合引擎

    量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表,数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中,行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景,单表有200~800个列,查询经常访问10个列,在类似这样的场景下,向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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  • 使用向量化执行引擎进行调优

    时,通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析,行存表转换为向量化执行,会产生转换的开销,导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后,能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后,性能是否提升,取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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  • COST05-02 建立可以量化的优化目标

    COST05-02 建立可以量化的优化目标 风险等级 高 关键策略 成本优化是一项投资,而且是一个需要持续进行的流程。为了向公司或者组织的决策者、利益相关方说明投资的价值,就需要对成本优化自身,尤其是其执行的目标进行量化。从而在持续的优化活动中,都可以从决策者或者利益相关者那里得

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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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  • 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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  • 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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  • FPGA加速型

    不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡,在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费,请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后,可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件(HDK)和应用开发套件(SDK),进行AEI(Accelerated

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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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  • 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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  • 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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  • 使用向量化执行引擎进行调优

    时,通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析,行存表转换为向量化执行,会产生转换的开销,导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后,能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后,性能是否提升,取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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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: AI

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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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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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  • 管理防护策略

    请单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够,不能完成机器的智能学习,或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处

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  • 对话机器人服务

    01 了解 了解华为对话机器服务的产品介绍、应用场景、使用限制,有助于更好的使用对话机器服务。 产品介绍 什么是对话机器人 适用场景 使用限制 基本概念 03 入门 对话机器人提供以下场景,帮助用户更快的创建对应的机器人。 快速入门 如何快速创建一个问答机器人 如何使用Postman调用CBS服务

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  • 机器翻译服务接口说明

    机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题: API

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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