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    深度学习label 更多内容
  • 添加点label(1.1.6)

    请求示例 添加点label,点label的名称为user。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/{vertex_id}/labels { "label":"user"

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  • DROP RESOURCE LABEL

    DROP RESOURCE LABEL IF EXISTS res_label1; --删除一组资源标签。 gaussdb=# DROP RESOURCE LABEL IF EXISTS res_label1, res_label2, res_label3; 相关链接 ALTER

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  • DROP RESOURCE LABEL

    NOT EXISTS table_label add TABLE(public.tb_for_label); NOTICE: table_label label already defined, skipping CREATE RESOURCE LABEL gaussdb=# CREATE

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 根据条件查询所有场景ID(API名称:queryTaskPictureByCondition)

    "labelCollectionSum": 0, "labelName": "学习案例"

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 获取纵向联邦作业详情

    MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率,最大长度16 label_dataset String 标签数据集,最大长度100 label_agent String 标签方 可信计算 节点,最大长度100 batch_size Integer

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  • ALTER RESOURCE LABEL

    RESOURCE LABEL table_label; --删除基本表table_for_label。 openGauss=# DROP TABLE table_for_label; 相关链接 CREATE RESOURCE LABEL,DROP RESOURCE LABEL。 父主题:

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  • CREATE RESOURCE LABEL

    FUNCTION(func_for_label); --删除资源标签。 openGauss=# DROP RESOURCE LABEL func_label, view_label, schema_label, column_label, table_label; --删除函数func_for_label。

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  • ALTER RESOURCE LABEL

    RESOURCE LABEL table_label; --删除基本表table_for_label。 gaussdb=# DROP TABLE table_for_label; 相关链接 CREATE RESOURCE LABEL,DROP RESOURCE LABEL。 父主题:

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  • ALTER RESOURCE LABEL

    RESOURCE LABEL table_label; --删除基本表table_for_label。 gaussdb=# DROP TABLE table_for_label; 相关链接 CREATE RESOURCE LABEL,DROP RESOURCE LABEL。 父主题:

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  • CREATE RESOURCE LABEL

    NOT EXISTS table_label add TABLE(public.tb_for_label); NOTICE: table_label label already defined, skipping CREATE RESOURCE LABEL gaussdb=# CREATE

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    标签传播算法(Label Propagation) 概述 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • DROP RESOURCE LABEL

    DROP RESOURCE LABEL IF EXISTS res_label1; --删除一组资源标签。 openGauss=# DROP RESOURCE LABEL IF EXISTS res_label1, res_label2, res_label3; 相关链接 ALTER

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