云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    数据库模型是 更多内容
  • 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。 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。 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。 F1值 F1值模型精确率和召回率

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  • 模型训练

    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。 f1 F1值 F1值模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注

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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。 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。 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。 F1值 F1值模型精确率和召回率

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  • 设备模型

    设备模型 设备规格定义 父主题: 制造数据模型管理

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  • 模型推理

    参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 列表 推理输入,一组uint8或float32数组组成的list,支持多输入。 返回值 模型输出,一组float数组组成的list,支持多输出。 父主题: 模型管理模块

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 读取模型

    读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 无 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

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  • 保存模型

    保存模型 概述 保存spark pipeline类型的模型到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型,pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 无 参数说明 参数 子参数

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  • 模型工程

    模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题: 预置算子说明

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  • 模型管理

    模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”,依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”,完成配置。 父主题: 其他操作

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  • 模型安全

    防篡改、防泄漏。 模型安全性及合规性。 对模型文件进行版本管理,支持模型溯源;模型训练工作流的访问操作通过身份及权限控制且模型训练、推理所依赖的环境支持租户资源隔离,模型文件存储安全,且对模型文件访问进行身份及权限控制,模型文件访问基于https加密传输,模型训练及访问可防篡改、防泄漏。

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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  • 模型适配

    模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题: 推理业务昇腾迁移通用指导

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  • 模型适配

    /pytorch_to_onnx_models" 静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape,也就是说每个输入shape唯一的。静态shape转换主要包括两种场景: 第一种待转换onnx模型的输入本身已经静态shape,此时不需要在转换时指定输入s

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  • 模型部署

    模型部署 ModelArts提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上,这是一

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  • 模型微调

    完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别:可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型,“迭代模型用户二次微调后的模型。 输入模型:选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型模型微调后存储的模型仓库。

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  • 模型管理

    模型管理 模型仓库 模型文件说明(标注) 模型文件说明(训练) 父主题: 数据资产

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  • 模型仓库

    团队:租户内所有用户都可见。 上传模型文件。 在模型文件部分,选择文件上传的方式,填写版本名称。 图5 上传模型文件 表1 模型文件相关参数说明 文件类型 上传方式 填写版本名称 说明 打开 本地文件夹形式上传 需要用户先准备好模型包,具体要求请参见模型文件说明。 关闭 无需上传 否 空模型。 单击“初始化”,完成模型仓库的创建。

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 对象模型

    String 授权关系的ID R - app_id String APP的编号 CR front_api_id String api的编号 CR env_id String 环境编号(发布环境) CR create_time Timestamp 授权时间 R - auth_role

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  • 对象模型

    CRU entity_type String 对象类型 IP DOMAIN (租户名称) CRU acl_type String 黑白名单的类型 PERMIT (白名单) DENY (黑名单) CRU acl_value String ip或者租户名称 CRU project_id

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