制品仓库 CodeArts Artifact

制品仓库 CodeArts Artifact

制品仓库( CodeArts Artifact ),用于管理源代码编译后的构建产物,支持Maven、Npm、PyPI、Docker、NuGet等常见制品包类型。可以与本地构建工具和云上的持续集成、持续部署无缝对接,同时支持制品包版本管理、细粒度权限控制、安全扫描等重要功能,实现软件包生命周期管理,提升发布质量和效率

提供开源漏洞扫描和制品生命周期管理,支持Maven、Npm、PyPI、Docker、NuGet等常见制品包类型。可以与本地构建工具和云上的持续集成、持续部署无缝对接

    发布昆仑深度学习 更多内容
  • 发布

    发布 简介 准备生产环境 授权生产环境 安装已订阅的资产 应用/移动端 大屏 端侧设备 父主题: 用户指南

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  • 发布待发布的发布单

    发布单、中断发布发布操作。 批量升级发布单:您可以查看该发布单的发布记录和发布单信息,执行回滚已发布的批量升级发布单、克隆批量升级发布单、删除发布单、中断发布发布操作。 批量克隆发布单:您可以查看该发布单的发布记录和发布单信息,执行克隆批量升级发布单、删除发布单、中断发布单发布操作。

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  • 中断发布单发布

    中断发布发布发布发布过程中,如果发现组件配置错误等原因,您可以单击“中断”终止发布发布。 前提条件 发布单处于“发布中”状态。查看发布单状态,请参考查看发布单。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 单击“发布管理”,进入“发布管理”列表页面。 选择“发布状态”为“发布中”的目标发布单。

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  • 发布

    发布 发布概述 使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布

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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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  • 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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  • 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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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对齐(可选)、特征选择(可选)、模型训练、模型评估。

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  • 产品概述

    数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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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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  • 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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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 发布和取消发布技术栈

    发布和取消发布技术栈 功能介绍 此API用于发布和取消发布技术栈。 URI POST /v3/{project_id}/cas/runtimestacks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目ID。获取方法,请参考获取项目ID。

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 发布模型

    发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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  • 发布考试

    发布考试 教师完成添加试卷和关联课程的操作,确认考试无误后可以发布考试。 进入Classroom的个人中心,在“教学空间 > 考试列表”中选择未发布的考试。 教师在左上方的搜索栏内输入考试名称或者在下拉栏内选择“未发布”,查询未发布的考试。 在页面中单击“发布考试”。 完成下表中的考试配置,单击“确定发布”。

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