复杂目标检测深度学习代码 更多内容
  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 复杂查询造成磁盘满

    复杂查询造成磁盘满 场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。

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  • 复杂查询造成磁盘满

    复杂查询造成磁盘满 场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。

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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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  • 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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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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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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  • 复杂查询造成磁盘满

    复杂查询造成磁盘满 场景描述 主机或只读实例偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读实例或者备机磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。

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  • 使用自动学习实现零代码AI开发

    使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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  • 产品优势

    检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。 简单高效

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  • 图像识别

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别(Image Recognition),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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  • HCIA-AI

    本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍: 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 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。

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  • 跨分片复杂SQL调优

    跨分片复杂SQL调优 本章节主要针对跨分片复杂SQL时的调优操作。 Group by和Order by SQL调优建议 当group by 字段不是表中现有的数据列时,可以使用generated column机制(MySQL5.7版本以上支持,5.6及之前版本可新建普通字段和添加

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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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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 微服务流量治理

    变得更加复杂,在管理微服务时,往往需要在业务代码中添加微服务治理相关的代码,导致开发人员不能专注于业务开发,还需要考虑微服务治理的解决方案,并且将解决方案融合到其业务系统中。 价值 云容器引擎深度集成应用服务网格,提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力,用户无需修改代码,即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。

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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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  • 方案概述

    依赖专家经验进行模型分析与调优。 开发环境复杂:AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉,学习难;AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入,问题求助响应慢;模型运行依赖多,开发环境搭建复杂;工具链种类多,学习周期长。 专业人才短缺:客户虽然有专业的AI

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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