超分辨率转换

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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COST02-01 建立云预算与预测流程 风险等级 高 关键策略 由于云资源天然的易申请，易缩扩容的特性，使用云可以提高效率、创新速度和灵活性，与此同时，也导致了云成本和使用模式的高度可变，客户应调整现有的组织预算和预测流程，以适应云的变化。 客户应密切关注历史消费趋势和不断变化

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Python SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段

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如何提高集群Core节点的资源使用率？ 进入 Yarn服务配置页面： MRS 1.8.10及之前版本，登录MRS Manager页面，然后选择“服务管理 > Yarn > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 MRS 1.8.10之后及2.x版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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，然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。

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人工审核编辑后，发货单金额状态更新为【已确认】 图6 发货单金额状态 计算进出口金额 涉及进出口的发货单，按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额：根据不同清关主体的进出口金额对应的确认的产品SUB金额的逻辑关系，卷积对应的SUB金额形成出口金额和进口金额 图7 查看发货单金额 查看发货单金额明细 在订单金

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Java SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通

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

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工作流介绍 工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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配置Scrum项目工作项的公共状态 配置Scrum项目工作项的字段与模板 管理Scrum项目工作项的状态与流转规则 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 添加Scrum项目工作项的模块类型 添加Scrum项目工作项的领域类型 添加Scrum项目工作项的工时类型 配置Scrum项目的通知规则

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如何提高SFS Turbo文件系统拷贝和删除操作的效率？ Linux常用cp、rm、tar命令，默认属于串行操作，无法发挥网络文件系统的并发优势，需要用户并发执行以上命令，提升执行效率。 父主题： 其他类

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如何配置NSCD服务实现缓存加速并提高DNS可用性？ VPC内每台E CS 机器每秒最高DNS峰值为2000次，单机每秒请求DNS峰值超过阈值后，将面临限速风险，无法保证可用性SLA。 为了缓解此类情况，建议您从如下两个方面考虑： 扩容ECS数量，使得DNS查询请求能够负载分摊到更多

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升商品优化和运营效率。ModelArts Pro提供零售商品识别工作流，为您提供高精度的商品识别算法，提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 适用场景 无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。

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；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%) 98.016 98.016 98.016 测试集AUC 0.996 0.996

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税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势： 提升模型准确率 多方机构实现算法层面联合建模，提升了需求方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数

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速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB） vGPU 算力（卡） 特点描述 NVIDIA-T4 1~16 取值说明：必须是整数。

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辅助智能识图 裁剪突出图像中的主体区域，提高图像识别准确率。 翻拍识别 目前只支持华为云系列商品条形码的翻拍识别，如有其他业务场景，请提交工单联系专业工程师为您服务。 图像标签 图像标签有以下应用场景： 场景分析 图像标签功能可准确识别视频、图像内容，提高检索效率和精度，从而使得个性化推荐、内容检索和分发更为有效。

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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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Concat算子在C维度进行拼接时，输入Tensor的Channel数均为16倍数时，性能较好。 FC算子在Batch数为16倍数时，性能较好。 连续卷积结构性能较好，如果卷积层间反复插入较多Vector算子（如Pooling），则性能较差；这点在INT8模型中较明显。 在早期AlexNet、 Goog

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