经销商伙伴计划

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    bp神经网络预测案例数据 更多内容
  • 联邦预测作业管理

    联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API

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  • 实践案例指引

    实践案例指引 本文汇总了基于测试计划服务(CodeArts TestPlan)常见应用场景的操作实践,为每个实践提供详细的方案描述和操作指导,助力用户高质量进行测试活动。 表1 CodeArts TestPlan最佳实践一览表 最佳实践 说明 测试用例三层管理 本实践为您介绍如何使用“用例库-基线版本-测试版本”

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  • 实践案例指引

    实践案例指引 表1 CodeArts Link服务最佳实践指引 最佳实践 说明 Jira与CodeArts Req数据双向同步 介绍如何通过CodeArts Link实现Jira与CodeArts Req的数据双向同步,从而提高企业运作效率、提高数据资产的复用率。

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路(三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测(USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关) 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测(USG6000F防火墙) 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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  • 典型使用案例

    典型使用案例 在这个章节中,我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程,同时使用了华为云数据加密服务(DEW)的KMS子服务,华为云统一身份认证服务(IAM)和华为云 对象存储服务 (OBS)。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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  • 证书选型案例

    证书选型案例 表1 以下为部分典型行业证书选型案例,您在选购证书时可以进行参考。 实例 所属行业 业务特征 常用证书类型 中国农业银行 中国平安 金融、银行、保险 有严格的数据保密要求 希望在网站地址栏展示身份信息 EV 教育部 淘宝、京东 百度、新浪、今日头条 上海证券交易所 国家电网

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  • 案例:NOT IN转NOT EXISTS

    执行下列SQL语句,查询NOT IN的执行计划: 1 EXPLAIN VERBOSE SELECT * FROM t1 WHERE t1.c NOT IN (SELECT t2.c FROM t2); 返回结果如图: 从返回结果可知执行计划走NestLoop,因为NULL值跟任意

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    在服务详情页,选择“预测”页签。 图5 上传预测图片 单击“上传”选择上传一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图6 查看预测结果(1)--没戴口罩 图7 查看预测结果(2)--戴口罩 后续操作:清除相应资源 在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要的计费。

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  • 提交排序任务API

    系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开

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  • 执行批量预测作业

    在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写“分类阈值”,勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征,联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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  • 创建分子属性预测作业

    是否必选 参数类型 描述 source 是 String 文件来源,支持用户私有数据中心、公共数据和源数据。 最小长度:1 最大长度:8 url 否 String 文件URL,用户私有数据中心为项目路径、公共数据场景为obs地址。 最小长度:1 最大长度:2000 format 否 String

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  • 成本和使用量预测

    成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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  • 关联预测算法(Link Prediction)

    关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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  • 执行实时预测作业

    执行实时预测作业 执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页,单击“模型部署”,开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测的“

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  • 预测API的域名停用公告

    预测API的 域名 停用公告 华为云ModelArts将于2024年12月31日 00:00(北京时间)逐步停用预测API的域名huaweicloudapis.com,后续预测API切换使用新域名modelarts-infer.com。 停用范围 影响区域:华为云全部Region 停用影响

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  • 分子属性预测作业管理

    分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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  • 关联预测算法(link_prediction)

    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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  • 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

    步骤4:预测结果 在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品,模型对预测图片有一定范围和要求,不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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