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    ai学习技巧 更多内容
  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • flexusx

    什么是 弹性云服务器 ? 04:11 弹性 云服务器 E CS 什么是弹性云 服务器 ? 技术专题 全部 云计算小课专题 轻松学习ECS的选购和基础配置的技巧轻松学习ECS的选购和基础配置的技巧 虚拟私有 云专题 汇聚云图说、视频、入门、最佳实践等,为您揭秘华为 虚拟私有云专题 汇聚云图说、视频、最佳实践,带您玩转华为云OBS

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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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  • CoT思维链

    更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,否则可能会直接嫁接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本

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  • AI

    AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题: 配置类

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • AI

    AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题: 系统表

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  • AI

    AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后,通过该消息上报人脸检测结果列表,列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息,最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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  • AI

    AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力,与入驻式平台版本有关联么? 如何实现人脸识别功能? 如何实现人脸唤醒功能? AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现? 父主题: 产品规格

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • AI

    AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题: 系统表

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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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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 新建联邦学习作业

    新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成

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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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  • 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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