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    java深度学习包 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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  • 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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  • 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

    阶段内容已添加内容展示资源所属类型,鼠标移动至名称后可单击预览素材内容(暂不支持scorm,HTML和压缩的预览); 解锁时间可以设置资源的解锁时间,学员必须到解锁时间后才能学习该资源,线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时,仅计算音视频和考试的时长,作为添加内容时长的参考,支持手动编辑。

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • OptVerse简介

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取结果,帮助用户提升业务效率。 OptVerse软件开发工具(OptVerse SDK,Optical Character Recognition Service Software Development

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  • 套餐包简介

    套餐简介 ModelArts服务支持购买套餐,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    块链服务,单击开通并申请免费套餐后即可使用。 购买方式 计费说明 04 使用 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、秘钥托管等扩展功能组件,帮助用户基于分布式身份快速构建应用,无须购买和管理 区块链 资源。 常用操作 开通服务 申请套餐 业务调用 查看服务监控 常见问题

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    install wheel pip3 install typing_extensions 安装官方aarch64 torch1.11.0版本。 # 安装1.11.0版本 wget https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp37

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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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  • Java

    Java 注:使用前请务必先仔细阅读使用注意事项。 环境要求 JDK 1.6及以上版本。 引用库 httpclient、httpcore、httpmime、commons-codec、commons-logging、jackson-databind、jackson-annotat

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  • Java

    可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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  • Java

    Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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  • Java

    LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java 如果使用maven构建,可以使用SDK中的libs\java-sdk-core-x

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  • Java

    构建Maven工程所需,定义其他依赖 changelog 变更日志 src 验证签名SDK的demo代码,包含WebSocketDemo.java、OkHttpDemo.java、LargeFileUploadDemo.java、HttpClientDemo.java等。 如果使用maven

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  • Java

    Java 操作场景 使用Java语言进行后端服务签名时,您需要先获取SDK,然后导入工程,最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 前提条件 准备待用的签名密钥的Key和Secret。 已在控制台创建签名密钥,

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  • Java

    Java 注:使用前请务必先仔细阅读使用注意事项。 环境要求 JDK 1.6及以上版本。 引用库 httpclient、httpcore、httpmime、commons-codec、commons-logging、jackson-databind、jackson-annotat

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