AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    手推机器学习公式 更多内容
  • 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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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • AOSP9云手游镜像更新记录

    AOSP9云游镜像更新记录 发布时间:2023-11-10 镜像ID 新增特性 BUG修复 适用所有服务器规格镜像ID: 23100120231110e003101b2100000cab 优化音视频出流初始化速度 优化音视频触控 调整音视频出流模式为码率优先 提升GPS定位系统稳定性

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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

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  • 报表

    基于类EXCEL报表编辑器,通过快速报表向导,灵活的取数公式,帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯,所见即所得的报表绘制过程,零学习成本; 与总账系统无缝集成,内置取数公式,保证报表数据的及时和准确; 报表数据格式化存储,快速满足企业各种数据分析需求;

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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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  • 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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  • GS_OPT_MODEL

    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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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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: 系统表

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  • 连接设置

    CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算: dop_limit * 20 * 6 + 24,公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数,计算公式为:dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 最小值5000。 增大这个参数可能

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 查询机器人报表信息

    String 接入标识(机器人接入码) type True String 查询类型 hour: 按小时查询 day: 按天查询 consultCount True int 机器人总的回复数 responseSuccessCount True int 机器人总的成功回复数 unknowCount

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  • 连接设置

    CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算: dop_limit * 20 * 6 + 24,公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数,计算公式为:dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 最小值5000。 增大这个参数可能

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  • 配置X (Twitter)渠道

    配置方法请参见如何设置座席超时转移会话 会话转移设置 配置方法请参见如何设置会话转移设置 配置机器人配置。 表3 机器人配置参数说明 参数 说明 接入智能机器人 配置方法请参见如何接入智能机器人 接入机器人助手 配置方法请参见如何接入机器人助手 单击“下一步”,进入到集成说明页面。 单击“提交”进行Tok

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  • 什么是自然语言处理

    Generation,简称LG)、 语言理解 (Language Understanding,简称LU)、机器翻译(Machine Translation,简称MT)功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要

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  • GS_OPT_MODEL

    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: 系统表

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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题:

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,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。 OptVerse以开放API(Application

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