AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    基于深度学习的目标检测算法 更多内容
  • 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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  • 功能介绍

    一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字转换。对于用户上传二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应文字,支持语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。

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  • 常用概念

    一进多出 转码一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率视频文件,以满足不同终端、不同网速播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟超分辨率算法与AI深度学习画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • AI Gallery功能介绍

    Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型能力、极致开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型 通过AI GalleryAI应用在线模型体验,可以实现模型服务即时可用性

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  • 使用前必读

    您可以使用本文档了解G CS 提供接口,GCS支持接口范围请参见API概览。 约束限制 查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过600次。 非查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过300次。 终端节点 终端节点即调用API请求地址,不同服务不同区域终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 什么是CloudTable

    如果您是首次使用CloudTable用户,建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节内容,了解CloudTable相关基础知识,包含CloudTable各组件基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务特有概念和功能详细介绍。 入门使用 您

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。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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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 方案概述

    随着全球科技竞争加剧和国际制裁背景下,中国企业对国产自主算力需求迅速增长。昇腾行业大模型适配服务凭借其强大高性能计算能力和深度学习算法优化,成为推动国内信创产业发展关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后,客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难,缺乏对华为昇腾AI平台深入了

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  • 基于条件的分流

    基于条件分流 ASM服务可以基于不同条件将流量路由到不同版本。 控制台更新基于条件分流 登录UCS控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名,进入服务详情页。 选择“

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  • 基于权重的分流

    基于权重分流 ASM能够提供基于权重流量控制,根据设定权重值将流量分发给指定版本。 控制台更新基于权重分流 登录UCS控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名,进入服务详情页。

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  • Volcano调度概述

    Scheduler是负责Pod调度组件,它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行动作;plugin根据不同场景提供了action 中算法具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度可扩展性,您可以根据需要实现自己action和plugin。

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 场景介绍

    学习到使用者偏好,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性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键组成部分。它主要任务是根据给定输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 场景介绍

    学习到使用者偏好,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性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键组成部分。它主要任务是根据给定输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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