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    pandas 机器学习 更多内容
  • 使用Jupyter Notebook对接MRS Spark

    backports.lzma安装lzma模块,如下图所示: 进入“/usr/local/python3/lib/python3.6”目录(机器不同,目录也有所不同,可以通过which命令来查找当前运行python是使用的那个目录的),然后编辑lzma.py文件。 将: from _lzma

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”

    日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时,日志报出如下错误导致训练作业失败: pandas.errors.ParserError:

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  • 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?

    如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: 数据存储

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  • MoXing进阶用法的样例代码

    txt', 'r') as f: data = f.readlines() 利用pandas读或写一个OBS文件 利用pandas读一个OBS文件。 1 2 3 4 import pandas as pd import moxing as mox with mox.file.

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  • 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错

    使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径,然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误: 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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  • 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”

    日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时,出现如下报错: pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of

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  • Notebook安装Conda指导

    kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal,切换到相应的环境“py37”,然后安装pandas。 conda activate py37 conda install -n py37 pandas 安装完成后,返回Notebook

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  • 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

    日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version

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  • 云上迁移适配故障

    stream execute failed]” 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 创建训练作业提示错误码ModelArts

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 华为机器翻译(体验)

    华为机器翻译(体验) 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中,包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译(体验)连接器无需认证,无连接参数。

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • ModelArts统一镜像列表

    统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 对话机器人

    智能问答机器人简称 QABot ,可提供智能对话引擎,通过对机器人知识的配置,可以让机器人回答不同的问题。配置后,您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用,比如智能客服、通讯软件、公众号等,以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前,需要您先购买智能问答机器人,目前提供的智能问答机

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