开发者学习中心

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    前端开发学习路线 更多内容
  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 简介

    性能调优。 性能测试。 性能调优三板斧。 性能分析与诊断。 迁移测试报告。 推理迁移验收表。 ModelArts开发环境 ModelArts作为华为云上的AI开发平台,提供交互式云上开发环境,包含标准化昇腾算力资源和完整的迁移工具链,帮助用户完成昇腾迁移的调测过程,进一步可在平台上将迁移的

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 华为云WeLink数字人才专家班

    学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 企业主导数字化转型的骨干技术人员(CTO、CIO等): 深刻理解企业数字化转型必要性和重要性 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 提升数字化建设能力:产品管理和设计、运营/运维、开发集成等 培训内容 培训内容 说明 企业数字化转型

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  • 前端监控上传sourcemap文件

    前端监控上传sourcemap文件 功能介绍 前端监控上传sourcemap文件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/ope

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  • 如何使用多线程进行技能推理?

    如果在局域网内对多个rtsp摄像头画面进行推理,每路摄像头开一个线程进行推理,线程内模型加载、推理都是独立的,不会相互影响。如果多路线程合并,如何使用多线程进行技能推理? 解决方法 如果多路线程合并做batch推理,对多路摄像头的推理实时性有一定的加速效果。目前暂时没有提供针对性的模板,C++多线程技能模板,可在HiLens

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 【旧】查询通道的前端录像回放地址

    【旧】查询通道的前端录像回放地址 功能介绍 查询通道的前端录像回放地址 备注:播放前端录像回放需要将表4中的playback_url输入到播放地址栏。 URI GET /v1/{user_id}/devices/{device_id}/channels/{channel_id}/

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  • 配置API的前端自定义认证

    ”。 执行结果为“成功”时,表示测试成功。 接下来您需要进入API网关界面创建前端自定义认证。 创建前端自定义认证 在创建前端自定义认证前,请确保已有用于前端自定义认证的函数后端,否则请提前创建用于前端自定义认证的函数。 进入API网关控制台页面。 根据实际业务在左侧导航栏上方选择实例。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习的形式是什么样的? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • 标准页面

    Builder,UI Builder是图形化、无码化的前端页面在线开发工具。借助标准页面,您只需要了解基本前端编码知识,通过将页面组件拖拽至“设计视图”的画布中,再进行必要的属性、事件配置,就可以完成页面的开发。 设计视图 标准页面中预置了多种组件,在开发页面时,可以直接从左侧组件区域,将这些组件拖拽到右侧“页面内容”中。

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 方案概述

    平台在线开发,系统会调用AI高阶服务:手写识别、图像识别、活体识别等等。 课程 知识图谱 、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能,依据 MapReduce服务 进行海量数据抓取和分析,使用已经训练的学生模型匹配,然后给出最后的推荐学习建议和学习路径,以及学生结业后的360度全方位画像。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 维护工艺流程建模

    组织号,选择产品后自动填充。 路线版本 路线版本,选择产品后自动填充。 替代类型 替代类型。 路线类型 路线类型,设置“替代类型”后系统自动填充同一取值。 路线描述 路线描述。 默认值格式:产品编码-产品版本-组织号-路线类型-路线版本 单击“确认”,添加工艺路线完成。 步骤2:绘制工艺路线并发布 在

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  • 创建NLP大模型训练任务

    decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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