xilinx的FPGA做深度学习 更多内容
  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型对象副本和归档或深度归档存储类型对象,在恢复对象保存时间到期后标准存储类型对象副本会自动删除。

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  • 套餐包简介

    套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习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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  • 弹性云服务器关机后还会计费吗?

    有关,详细关机计费策略,如表1所示。 表1 关机计费策略 实例类型 实例说明 资源计费项 关机是否计费 关机后资源处理 普通实例 普通实例包括: 非裸金属实例 不含本地盘实例 不含FPGA实例 云服务器 (计算资源,包括vCPU和内存) 不计费 公共资源池创建实例,基础资源(vCPU、内存)不再保留。

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习形式是什么样? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • ALM-135462958 单板整体功能失效

    单板整体功能失效,业务中断。 原因23:FPGA和备CXPPCIE链路故障。 单板整体功能失效,业务中断。 原因24:PoE功率高导致单板烧毁。 单板整体功能失效,业务中断。 原因26:主控板获取本板主备信号异常。 有可能会影响该单板上业务,甚至业务中断,急需解决。 原因33:单板未注册。

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。

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  • 附录

    服务器 、裸金属服务器、虚拟IP、弹性负载均衡、NAT网关等资源灵活地绑定及解绑。 云容器引擎 CCE:CCE是一种托管Kubernetes产品/服务,可进一步简化基于容器应用程序部署和管理,您可以在CCE中方便创建Kubernetes集群、部署您容器化应用,以及方便管理和维护。

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 查询并导出课程学习记录

    “课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体课程名称,支持模糊搜索 课程编号 具体课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中,您可以查看到项目对应“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定是一个OBS路径,并非数据集。其他类型自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    OPS01-01 建立持续学习和改进文化 风险等级 高 关键策略 由于系统独特性和复杂性,没有放之四海皆准方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己最佳实践。所以,在所有最佳实践第一条,就是在您团队中培养持续学习和改进文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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  • 重新学习服务器

    重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展,但仍然存在较多可信进程运行误报或您服务器业务存在变更,您可以设置HSS重新学习服务器,校准HSS应用进程情报数据,避免误报。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全与合规 > 主机安全服务”,进入主机安全平台界面。

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 计费说明

    户设置价格上限且库存充足,实例才会运行,当市场价格超过用户设置价格上限,实例将被释放。 竞享实例:按选定保障周期市场价格计费,保障周期是购买竞享实例最小单位时间,保障周期不同价格不同。 计费周期: 竞价计费型实例:秒级计费,按小时结算。账单起始价格按用户购买时间市场价

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    适当增加训练数据,会提升模型精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景声音保持一致并且每类音频尽量覆盖真实环境所有场景。 训练集数据质量对于模型精度有很大影响,建议训练集音频采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终模型精度有极

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  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括Py

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