python进行深度学习 更多内容
  • 当前Python文件

    当前Python文件 使用此启动配置运行当前在代码编辑器中打开的Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件,可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击,从上下文菜单中选择”在终端中运行 Python 文件”。CodeArts IDE会自动为此文件创建

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  • Python SDK

    Python SDK 客户端初始化 使用流程 Python SDK样例参考 父主题: 使用业务面SDK

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  • 配置Python环境

    配置Python环境 前提条件 确保已安装Python3,目前Python SDK仅支持Python3。 确保已安装setuptools、requests、websocket-client。 操作步骤 下载SDK,通过pip-list命令查看安装包。若未安装,则执行以下命令: pip

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  • Python(TCP协议)

    Python(TCP协议) 收发普通消息 收发顺序消息 收发事务消息 发送定时消息 使用ACL权限访问

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  • MRS Spark Python

    MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程,请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    能。目前,仅提供了Python语言的ModelArts SDK接口。 详细指导文档:《ModelArts SDK参考》 OBS SDK OBS服务提供的SDK,对OBS进行操作。由于ModelArts较多功能需使用OBS中存储的数据,用户可使用OBS SDK进行调用,使用OBS存储您的数据。

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  • 功能介绍

    基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件,为自己的程序添加自定义的界面控件,实现交互式的可视化遥感分析

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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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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景: 电商评论筛查 审核电商网站产品评论,智能识别有色情等违规评论,保证良好用户体验。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 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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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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  • 准备工作

    (计算空泡),从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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  • 创建Python启动配置

    在参数区域中提供启动配置参数。 关于启动配置参数的详细说明,请参考相应的主题: 当前 Python 文件 Python 文件 Python 模块 附加到进程 Django 应用程序 FastAPI 应用程序 Flask 应用程序 Pyramid 应用程序 pytest unittest 单击“确定”以应用更改并关闭对话框。

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  • 基于Python连接实例

    基于Python连接实例 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 最佳实践

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  • Python样例代码

    安装相应的python模块。 需要安装sasl,thrift,thrift-sasl,PyHive。 pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive 安装python连接zookeeper工具。

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