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    集成学习在深度学习中的应用 更多内容
  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 应用场景

    断出不合规语音内容。 场景优势: 实时性:可以实时监测和分析直播间中语音内容,保障直播间秩序和安全。 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。 社交语音消息 社交语音消息平台上实时对用户发送语音消息进行审核,及时判断出包含不良内容语音消息,帮

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  • 应用集成

    果不配置,则跳过应用健康检查API。 单击“确认”,保存可用性检测信息。 编辑应用 角色桌面首页,选择左上角,单击“管理中心”。 选择“集成管理 > 应用集成”,进入“应用集成”页面。 应用列表,选择待编辑应用,单击操作列“编辑”。 右侧“编辑应用”界面的“基本信

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  • 方案概述

    ,降低运维工作量。 高可用:实验、项目实训,利用华为云构建高可用实验环境,通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效创建虚拟机、容器实验环境,深度集成华为云虚拟化能力,提高平台实验环境并发规模。 产业融通:在学期实训场景深度打通华为云软件开发生产线Co

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍TensorFlow框架,TensorFlow2.0基础与高阶操作,TensorFlow2.0Keras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

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  • 算法备案公示

    数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。特定场景,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播

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  • 新建联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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  • 删除联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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  • 如何获得微认证的学习材料?

    如何获得微认证学习材料? 华为云开发者学堂提供在线视频课程,对应课程实验手册可以微认证详情页面上获取。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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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,“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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  • 创建纵向联邦学习作业

    控制权重更新的幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法决策树数量,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

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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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  • 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,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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  • ModelArts

    处理? 如何在Notebook安装外部库? 开发环境不同Notebook规格资源“/cache”目录大小 Notebook,如何使用昇腾多卡进行调试? 更多 AI应用管理 导入模型时,模型配置文件安装包依赖参数如何编写? 使用 自定义镜像 创建在线服务,如何修改默认端口?

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  • 数据处理场景介绍

    数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程引入重复图片、相似图片等问题;一批输入旧模型推理数据,通过内置规则数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接方式增加数据量。

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  • 问答模型训练(可选)

    单击“训练”,模型将在后台启动训练,模型状态可以历史版本列表查看。 上线模型 创建好模型,需要发布上线,才能生效。发布指定模型后,会替代当前线上模型版本。 模型管理页面,需要上线版本操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 “上线模型”对话框,确认模型信息后,单击“确认”上线模型。

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  • 产品优势

    检测准确 基于深度学习技术和大量样本库,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 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 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长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 产品优势

    提供准确结果。 迁移能力强 盘古大模型迁移能力是其适应多变业务需求关键。除了已有领域中表现出色,它还能通过少量新数据快速迁移到新领域或场景。这种迁移能力使模型能够面对新挑战时迅速调整和优化,提供适应新领域服务。 通过微调技术,盘古大模型能够保持原有优势同时,融

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  • 保存横向联邦学习作业

    X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 作业描述,最大长度512

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