18个技巧实战深度学习 更多内容
  • 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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  • 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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  • GIN提示与技巧

    GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键,所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作,我们建议先删除GIN索引,在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下: maintenance_work_mem GIN索引的构

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  • GIN提示与技巧

    GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键,所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作,我们建议先删除GIN索引,在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下: maintenance_work_mem GIN索引的构

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  • 进阶实战

    进阶实战 构建流程 构建事件流 构建活动通知事件模板 构建活动反馈事件模板 构建看板 (可选)构建应用 效果展示 父主题: 构建圆桌应用

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理

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  • 进阶实战

    进阶实战 设备维修管理应用开发 告警监控大屏应用开发

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  • 高阶实战

    高阶实战 发布 WeLink We码应用 发布WeLink轻应用 发布微信小程序

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理 父主题: 企业工作台 快速入门

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  • VS Code使用技巧

    VS Code使用技巧 安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 VS Code中查看远端日志 打开VS

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  • 模板写作技巧

    模板写作技巧 组件启动等待 假设,您要启动A(Application)和S(Service)两个组件,并且A依赖S(即:A -> S),A需要去连接S做业务。以A为Tomcat,S为MySQL为例。 AOS编排时,会根据模板要求先启动S,待S启动成功后(进程启动成功,实际S的业务

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  • 更多玩表技巧

    更多玩表技巧 如何设置题目条件 在右侧题目编辑时,选择“此题出现的条件”,设定后,当填写人选择了设定答案后,才会出现此题。 如何设置关联题 在右侧逻辑设置中,选择“此题出现条件”,勾选条件题目和选项,当选择了设定的条件时,则需回复此条件问题。 什么是多次填表 在表单“高级设置”中

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  • 文档基本使用技巧

    文档基本使用技巧 技巧1:基本使用逻辑说明 用时序图展示各端接口使用顺序,单击相应接口可以快速查看相关接口使用方法。 技巧2:接口总览说明 包括SparkRTC接口总体功能流程图和接口列表,根据功能分类可以快速查找具体功能单个接口,方便接口对接。 技巧3:单个接口使用须知 接口使

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  • 概览

    [云计算]:10分钟快速入门EVS 3. [数据库]:10分钟快速入门RDS 4. [人工智能]:使用ModelArts中开发工具学习Python(初级) 5. [人工智能]:使用ModelArts中开发工具学习Python(高级) 6. [鲲鹏]:基于华为云鲲鹏 弹性云服务器 部署Web应用 7. [鲲鹏]:使用

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 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

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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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  • AI开发基本流程介绍

    据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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