微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    基于深度学习分布式水文模型 更多内容
  • 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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  • 方案概述

    成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计.

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  • 华为云职业认证类别介绍

    的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证,将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略,掌握传统机器学习深度学习的相关算法;具备利用TensorFlow开发框架和

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 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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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 大数据分析

    游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。

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  • 水环境监测

    展开排水户时,单击任意“图标”可查看站点基本信息。 水文监测 图13 水文监测 主要功能:显示境内所有水文站点位置,状态及监测指标。 操作步骤:在下方选择框,选择水文监测可在地图中查看水文站点位置 > 展开水文站时,单击任意“站点图标”可查看水文站点基本信息及监测指标。 历史数据 图14 历史数据

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,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的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动

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  • 模型训练简介

    进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超参优化服务:通过训练结果对比,为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型,用于

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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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  • 常用概念

    在使用转码功能时选择模板可以节省大量的配置动作。用户在转码时可以选择系统预置的模板,也可以自定义转码模板。 高清低码 指基于华为转码技术,根据人眼视觉感知模型, 对视频中每个场景、动作、内容、纹理等进行智能分析,保证相同视频画质下,码率更低,一定程度上降低带宽成本。 倍速转码 指

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  • ModelArts

    -圣地亚哥 自动学习介绍 自动学习案例教程 Workflow Workflow(也称工作流,下文中均可使用工作流进行描述)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。

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  • 导入和预处理训练数据集

    xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 创建纵向联邦学习作业

    业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数;逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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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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  • 自动学习

    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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  • 使用AutoGenome镜像

    结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段,在模型搜索阶段,根据json文件中的配置参数,对于选定的模型参数会训练一定步数,搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数据集上进行评估,评估结果更好的模型参数将会保留。 提取降维之后数据:完成模型训练后,生成降维后的结果数据。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,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的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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