超分辨率转换

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    深度学习压缩采样 更多内容
  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 制作开机动画压缩包

    制作开机动画压缩包 该设置方法只适用于IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro 开机动画压缩包一般包括两个部分:2个动画片段文件夹(单次播放片段和循环播放片段)以及1个配置文件desc.txt。下文将演示如何制作常见形式的开机动画压缩包。 准备两段图片 准备两段

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  • 是否支持压缩上传视频文件?

    是否支持压缩上传视频文件? 不支持压缩上传的视频文件。您可以通过视频转码功能,设置降低分辨率和码率,开启高清低码来改变视频文件的大小。 父主题: 上传问题

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  • Linux块迁移,配置数据是否压缩?

    。 根据参数配置说明,配置数据是否压缩压缩进程数量以及缓冲节点大小等特殊配置信息。 参数 配置说明 迁移过程数据是否压缩 选择“是”,迁移时,进行数据压缩,可以设置“压缩线程个数”。 选择“否”,迁移时,不进行数据压缩压缩线程个数 限定压缩线程个数,可以选择由系统自动设置,也可以手动设置,取整数(1<=

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用Snappy)。 追求压缩比,而对压缩速度要求不高的场景(如冷数据的保存)——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外,皆支持Native(基于C语言实现)实现,压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题: HDFS性能调优

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  • 使用函数压缩图片

    使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理

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  • Kudu支持的压缩算法有哪些?

    Kudu支持的压缩算法有哪些? 问: Kudu支持的压缩算法有哪些? 答: Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib,默认是lz4。 父主题: 组件配置类

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  • 维护窗口参数配置

    JOB_SIZELIMIT:控制单个压缩Job可以处理的最大字节数,单位兆,默认值1024。压缩带宽约为100MB/秒,每个压缩Job限制I/O为1GB时,最多10秒完成。用户可根据自己业务闲时情况以及需要压缩的数据量自行调节。 ABS_JOBLIMIT:控制一次评估最多生成的压缩Job个数。用户可

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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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  • 模型评估

    模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 在线预览和解压压缩包

    和解压压缩包。 在文件列表右上角“全部类型”下拉框中选择“压缩包”过滤出压缩包文件。 单击待预览压缩包文件的文件名,系统自动生成压缩包预览页面,用户可以看到压缩包内的全部文件。 压缩文件时设置了加密密码和对文件目录进行加密,则需要输入加密密码才能预览压缩包内文件目录。 压缩包内文

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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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  • 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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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%,但云硬盘的读IOPS没有达到IOPS上限

    个I/O请求依次按顺序(串行)提交时,需要1秒才可以全部完成,则在1秒的采样周期中,磁盘的I/O使用率达到了100%;而如果10个I/O请求一次性全部(并行)提交时,需要0.1秒就可以全部完成,则在1秒的采样周期中,磁盘的I/O使用率仅达到10%。由此可见,即使磁盘的I/O使用率

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 资源和成本规划

    桶策略:私有 存储类别:标准存储 数据存储(多AZ存储):0.1390元/GB/月 请求费用:0.0100元/万次 以未压缩的10小时8kHz 16bit采样位数采样率双声道WAV录音为例,预计每月新增1GB数据量,花费0.1390元。 该方案存储费用消耗较低,详细参考每月账号。 函数工作流 服务

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  • 维护窗口参数配置

    JOB_SIZELIMIT:控制单个压缩Job可以处理的最大字节数,单位兆,默认值1024。压缩带宽约为100MB/秒,每个压缩Job限制I/O为1GB时,最多10秒完成。用户可根据自己业务闲时情况以及需要压缩的数据量自行调节。 ABS_JOBLIMIT:控制一次评估最多生成多少个压缩Job。用户可根

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • GS_ILM_PARAM

    BLOCK_LIMITS 控制实例级的行存压缩速率上限,默认是40;取值范围是0到10000(0表示不限制);单位是block/ms,表示每毫秒最多压缩多少个block。 16 ENABLE_META_COMPRESSION 是否开启header压缩,默认为0,0表示关闭,1表示开启。

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