可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

查看更多 →

GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

查看更多 →

脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

查看更多 →

UEFI启动方式与BIOS启动方式有哪些区别？ 表1 UEFI与BIOS启动方式的区别 启动方式 说明 特点 BIOS 基本输入输出系统（Basic Input Output System，简称BIOS）保存了 云服务器 重要的基本输入输出的程序、系统设置信息、开机后自检程序和系统自启动程序。 为云 服务器 提供最直接的设置和控制。

查看更多 →

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

查看更多 →

Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

查看更多 →

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。

查看更多 →

概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

游的转化类算子，最终专递到输出类算子。调试工具会在每个算子的输入输出端监听数据流，最终将监听收集到的数据在页面进行展示。我们可以根据算子的输入输出数据定位以上我们所遇到的问题。 界面介绍 启动按钮 任务状态栏 输入输出 数据监控 操作指导 创建任务 启动测试任务 下载数据模板 修改数据模板

查看更多 →

可以新建文件夹来存放输入输出数据（以oroas-optvsolver为例）。 图8 文件存放路径 5. 点击进入文件夹，可以新建input目录用于存放输入文件，新建output目录用于存放结果文件。输入文件需要用户上传，输出文件由算法服务上传。 图9 输入输出路径 6. 点击“上传对象”上传输入文件到input目录。

查看更多 →

账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

查看更多 →

分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

查看更多 →

实施步骤 会话管理 方案生成 文档问答 实时数据问答 会话内容导出 语音输入输出 常用快捷提示词指令 基于智库问答 生成招聘广告

查看更多 →

Resim作业（回放仿真） 作业输入输出规范 示例镜像制作 父主题： 算子示例

查看更多 →

产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

查看更多 →

示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）

查看更多 →

_component = context.$component.current; // 配置页面的bpm参数 context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let currentRow = _component.$attrs.row;

查看更多 →

场景挖掘作业（数据标记） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

查看更多 →

Rosbag转OpenData作业（数据回放） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

查看更多 →

数据提取作业（数据集） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

查看更多 →

南。 图1 精度调优流程 溢出检测和Dump比对是通过在PyTorch模型中注入Hook从而Dump模型训练过程的输入输出数据，比对NPU环境和标杆环境的所有输入输出的差异来发现异常信息。更多介绍请参考Msprobe工具溢出检测和精度比对介绍。 API精度预检是通过提取模型中所有

查看更多 →