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    深度学习算法工程师笔试题 更多内容
  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 算法

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  • 错误码

    产品暂时不开放购买,请联系技术支持工程师。 SIS.0023 产品购买失败。 产品购买失败,请联系技术支持工程师。 SIS.0024 不允许更新限制。 产品暂时不允许更新限制,请联系技术支持工程师。 SIS.0033 引擎响应超时。 请联系技术支持工程师。 SIS.0201 热词表未找到。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • ModelArts入门指引

    Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建AI模型,详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师,熟悉代码编写和调测,您可以使用ModelArts Standard提供的在

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  • 应用场景

    面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 欢迎使用基因容器服务

    感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务(GeneContainer Service,G CS )。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 应用提示词生成面试题目

    应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、

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  • 图片/音频标注介绍

    图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务,为客户提供专业的数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练与机器学习,快速提高AI领域竞争力。

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  • 排序策略-离线排序模型

    nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Est

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  • 购买算法

    单击“进入商城”,或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”,进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”,根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法,或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法,您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”,通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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  • 算法调试

    画面,可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”,选择需要上传的RPM算法包,可导入新的算法包。 选择已安装的算法包,单击“启用”,可启用对应的算法。 单击“元数据”,可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求,选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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  • 准备算法

    准备算法 准备需要发布的算法,完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题: 发布准备

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  • 购买算法

    购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题: 买家指南

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  • Range算法

    t=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。 算法计算方式 方式一:拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 拆分键是整型 分库路由结果 = 根据分库拆分键值在设定的元数据的范围进行路由 分库 :拆分值为3属于3-4=1,则路由到1分片 方式二:拆分键是日期类型

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  • 算法管理

    算法管理 购买算法 SDC算法管理 IVS1800算法管理 查看算法的执行详情 我的算法

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