alphago的原理 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • 算法备案公示

    在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词视频内容。

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  • 技术原理

    技术原理 父主题: CA代理服务介绍

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  • 技术原理

    技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务技术原理 用户在通过CA服务申请证书时,需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式: 手动申请:分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请:通过配置CMP协

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同故障情况下,本方案如何接管用户业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1生产站点 服务器 数据、配置信息同

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  • 原理介绍

    原理介绍 作业流(Workflow)是对作业流程及其各操作步骤之间业务规则抽象、概括描述。作业流提供了一种很好工程化方式来解决业务问题,使得业务抽象、流程格式化、易维护和易拓展,实现一定程度业务可视化。 下面将介绍两种开发模式作业流。 分支开发模式:是采用直接 clone

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  • 迁移原理

    用户无法从VPC访问本地数据库或操作系统。 针对恶意用户威胁: CDM 对每个用户,使用单独虚拟机来运行各自CDM实例,用户之间实例是完全隔离和安全。恶意用户无法访问其他用户实例。 针对数据暴露公网威胁:CDM抽取-写入模型下,即使CDM绑定了弹性IP,也不会开放端口

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  • 原理介绍

    传统工业软件模式与元模型驱动多租工业软件模式区别 模式 优缺点 示意图 传统工业软件应用开发模式 不提供或者提供有限租户定制开发能力。 传统多租定制会带来应用完整性问题,对应用软件演进影响大。 应用软件厂商针对各个客户定制软件版本,持续维护性差,且无法持续高效进行应用软件持续创新。 如图3所示。

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断ECS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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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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  • 技术原理

    技术原理 应用安全原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题: 应用安全介绍

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  • 工作原理

    CDN对 域名 进行智能解析,将响应速度最快CDN节点IP地址返回给本地DNS。 用户获取响应速度最快CDN节点IP地址。 浏览器在得到最佳节点IP地址以后,向CDN节点发出访问请求。 如果该IP地址对应节点已缓存该资源,节点将数据直接返回给用户,如图中步骤7和8,请求结束。 如果该IP地址对应节点未缓存

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  • 集成原理

    集成原理 如果您期望了解我们集成原理,请参见图1。 图1 Web聊天控件token认证方式集成原理 父主题: 集成轻量级WEB聊天控件(引入Token认证方式)

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  • 集成原理

    集成原理 如果您期望了解我们实现原理,请参见图1。 图1 Web聊天控件Authorization认证方式集成原理 父主题: 集成轻量级WEB聊天控件(引入Authorization认证方式)

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  • 备份原理

    备份原理 DDM实例暂不支持客户手动备份,实例将在每日凌晨2点至3点自动备份,删除逻辑库、逻辑库分片变更后清理数据、删除实例等影响Metadata重要操作也会触发元数据备份。 备份原理如图1所示。 图1 备份原理 元数据库是用来存放DDM实例信息以及下挂数据节点信息,各区域所有DDM实例共用一个元数据库。

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  • 工作原理

    用户可以对事件文件执行以下两种操作: 事件文件创建和保存: 当用户在 弹性云服务器 、云硬盘服务、 镜像服务 等其它与 云审计 服务完成对接服务中,进行了增加、删除、修改类型操作时,被操作服务会自动记录操作动作及操作结果,并按照指定格式发送事件到云审计服务完成事件归档。 云审计服务管理控制台会保存最近7天操作记录,

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  • 大数据分析

    运行越来越多CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对最大挑战是一定概率实例终止情况,通过保留一定量按需实例作为竞享实例BackUP

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同故障情况下,本方案如何接管用户业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1生产站点服务器数据、配置信息同

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