经销商伙伴计划

具有华为云的售前咨询、销售、服务能力,将华为云销售给最终用户的合作伙伴

 

 

 

    bp神经网络预测下一个 更多内容
  • 模型训练

    模型训练 完成预测分析数据标注后,可进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在自动学习页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成“标签列”和“标签列数据类型”的选择。 在“数据标注”页面下方,单击“训练”,在弹出的

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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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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 查询分子属性预测作业详情

    查询分子属性预测作业详情 功能介绍 查询分子属性预测作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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  • IoTDA结合ModelArts实现预测分析

    务。 选择左侧导航栏“自动学习>前往新版>创建项目”,进入创建预测分析界面。 图3 预测分析 选择数据集、标签列(数据中预测结果的列,本示例中为str7),若没有数据集,可以单击“创建数据集”进行创建。 图4 创建预测分析 图5 创建数据集 当执行到服务部署时,选择资源池、AI应用及版本,单击“继续运行”。

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  • 客户服务商激励

    云商店客户服务商销售激励政策包括三种场景:华为云经销商业绩激励政策、云商店分成政策、伙伴运营基地政策。 销售激励政策详细说明 华为云经销商业绩激励政策:当客户绑定的bp账号与申请专属优惠/特殊商务的客户服务商账号一致时,享受该政策,激励详情可参考《2023年华为云合作伙伴销售激励政策(中国区)》、《

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 启动BPM

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 查询联邦预测作业列表

    查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 在线服务预测报错MR.0105

    在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4302

    在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景,以下主要介绍两种场景: "error_msg":

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  • 群主离职了,群会自己自动转到下一个吗?

    群主离职了,群会自己自动转到下一个吗? 群主离职了,群会自动转给其他管理员,如果没有管理员,目前是随机转给一个人。 父主题: 群组

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  • 服务预测请求体大小限制是多少?

    址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测,由于console的网络链路的不同,此时要求请求体的大小不超过8MB。 处理方法 尽量避免请求体大小超限; 如果有高并发的大流量推理请求,请提工单联系专业服务支持。

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  • 服务预测失败,报错APIG.XXXX

    0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时,请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测,由于console的网络链路的不同,要求请求体的大小不超过8MB。

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4503

    因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务,服务预测推理,再将结果返回的时间不超过限制,可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求,即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题: 服务预测请求内容过大时,会因数据处理慢

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  • 启动AstroZero工作流

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4206

    在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行,ModelArts

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  • 在线服务预测报错DL.0105

    在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错 日志分析 ,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码

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  • 功能一:创建预测预算并接收告警

    功能一:创建预测预算并接收告警 客户可以针对每天、每月、每季度、每年的成本或使用量情况创建预算告警。 场景示例 客户需要创建一个弹性云服务的按需成本预测预算,每月预算金额为1200元,当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。 创建预测预算时,必须先开通预测功能,具体操作请参见预测机制。

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