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    深度学习示例程序 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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  • 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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  • 示例程序

    示例程序 OBS Android SDK提供了丰富的示例程序,方便用户参考或直接使用。您可以从OBS Android SDK开发包中获取示例程序,如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_Android.zip,解压后eSDK_Storage_OBS_<Vers

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  • 示例程序

    示例程序 OBS BrowserJS SDK提供了丰富的示例程序,方便用户参考或直接使用。您可以从OBS BrowserJS SDK开发包中获取示例程序,如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_BrowserJS.zip,解压后eSDK_Storage_OBS

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  • 示例程序

    示例程序 OBS .NET SDK提供了丰富的示例程序,方便用户参考或直接使用。您可以从OBS .NET SDK开发包的demo文件夹中获取示例程序示例包括以下内容: 示例代码 说明 BucketOperationsSample 展示了桶相关接口的用法 ObjectOperationsSample

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  • 示例程序

    示例程序 OBS PHP SDK提供了丰富的示例程序,方便用户参考或直接使用。 您可以从OBS PHP SDK开发包中获取示例程序。 您也可以从下面表格中直接下载示例程序示例包括以下内容: 示例代码 说明 BucketOperationsSample 展示了桶相关接口的用法

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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的选择 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的工具,但是它们的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的训练。D

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  • 典型应用程序开发示例

    典型应用程序开发示例 获取和处理数据库中的数据 批量绑定 高性能绑定类型 开启连接池 父主题: 基于ODBC开发

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  • HBase数据读写示例程序

    HBase数据读写示例程序 HBase样例程序开发思路 初始化HBase配置 创建HBase客户端连接 创建HBase表 创建HBase表Region 向HBase表中插入数据 创建HBase表二级索引 基于二级索引查询HBase表数据 修改HBase表 使用Get API读取HBase表数据

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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  • 示例程序(Node.js SDK)

    示例程序(Node.js SDK) OBS Node.js SDK提供了丰富的示例程序,方便用户参考或直接使用。您可以从OBS Node.js SDK开发包中获取示例程序,如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_Node.js.zip,解压后eSDK_Stor

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    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)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 什么是图像识别

    营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容,识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 什么是OptVerse

    I求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,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 Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,

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