AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    ai深度学习 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • louvain算法(louvain)

    louvain算法(louvain) 功能介绍 根据输入参数,执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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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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  • louvain算法(louvain)(2.2.1)

    louvain算法(louvain)(2.2.1) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer

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  • AI资产

    AI资产 资产 订购方法 使用场景 提供的功能 如何使用 AI智能体验馆 请参见如何订购&部署资产。 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见AI智能体验馆。 父主题: 核心资产说明

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  • AI资产

    AI资产 AI智能体验馆 父主题: 资产说明

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  • EXPLAIN

    openGauss=# explain (nodes true) insert into student values(5,'a'),(6,'b'); ERROR: unrecognized EXPLAIN option "nodes" openGauss=# explain (num_nodes

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  • EXPLAIN

    TRUE(缺省值):显示CPU的使用情况。 FALSE:不显示。 DETAIL boolean 打印DN上的信息。 取值范围: TRUE(缺省值):打印DN的信息。 FALSE:不打印。 8.2.1及以上集群版本支持explain打开Detail开关时,执行计划中会显示倾斜值比对耗时。 NODES

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  • EXPLAIN

    customer_address; --修改explain_perf_mode为normal。 gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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  • AI Watchdog

    AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters ai_watchdog_ftask_status 父主题: DBE_PERF Schema

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  • straight

    sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width

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  • AI特性

    AI特性 enable_hypo_index 参数说明:该参数控制优化器执行EXPLAIN命令时,是否创建虚拟索引。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: on:表示在执行EXPLAIN命令时,创建虚拟索引。 off:表示在执行EXPLAIN命令时,不创建虚拟索引。 默认值:off

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  • WAIT

    event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。 total_wait_time bigint 总等待时间(单位:微秒)。 avg_wait_time bigint 平均等待时间(单位:微秒)。 max_wait_time bigint

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  • AI特性

    AI特性 enable_hypo_index 参数说明:该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain,用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表2中对应设置方法进行设置。

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  • AI Watchdog

    AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters 父主题: DBE_PERF Schema

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  • EXPLAIN

    EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一: FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOG ICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE

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  • EXPLAIN

    TABLE customer_address; 修改explain_perf_mode为normal: 1 SET explain_perf_mode=normal; 显示表简单查询的执行计划: 1 EXPLAIN SELECT * FROM customer_address_p1;

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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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