计算教学之深度学习 更多内容
  • Scrum实践之冲刺

    Scrum实践冲刺 定义和特性说明 定义 Scrum框架是目前在敏捷圈内比较流行的,下图展示了Scrum框架实践的全景图。 在Scrum框架中,工作在建议时间长度的迭代中循环做,这个迭代叫做冲刺。 各个冲刺提交的工作内容必须是对用户和客户来说具有确 定价 值的交付物。通常来说,在每

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  • 工业软件人才培养

    OM等主流工业软件工具; 便捷实验报告管理:实时记录实验过程,实验数据可一键生成完整报告提交,提高教学效率; 可视化的学习中心:提供教学过程管理功能,可视的学习数据,客观评价用户学习状态。 父主题: 方案概述

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  • 入门实践

    在线邀请学生加入 Classroom教学平台具备在线邀请同学加入和审核的功能,教师可以在课堂详情中,分析二维码邀请学生加入到课程。 学生 加入教学课堂 学生通过老师或好友分享的二维码或链接加入到课程学习中。 学生 查看教学课堂 学生进行课程学习时,可以完成对应课程下的作业、实验、完成情况。

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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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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  • 方案概述

    场景一:教育行业,运用AI手段实现高等教育教学质量评估 业务痛点: 当前教育环境中,传统教学方式已难满足学生多样化需求,需利用新技术提升教学效率和质量。教育内容陈旧、方法理论化阻碍教育质量提升,单一评价标准限制创新。因此,需建立多元评价体系,推动教学方法和资源创新。 解决方案: 通过实

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  • ModelArts

    VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习图像分类 操作指导 04:08 自动学习图像分类 自动学习预测分析 操作指导 03:30 自动学习预测分析 自动学习物体检测 操作指导 04:35 自动学习物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导

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  • 成员管理

    成员管理 单击左侧“成员管理>学生管理”,进入学生管理界面后,可对教学班进行添加、修改和删除操作。 图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣,添加学⽣:通过专业、班级选择,将学⽣批量添加⾄课程, 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码,学⽣⾃⾏加⼊课程。

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。

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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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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • Volcano调度概述

    Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • ModelArts中常用概念

    MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用

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  • 应用场景

    能和合并请求功能,彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 应用:高校教师与学生,学习与授课。 场景特点:目前缺少功能完备的研发工具链,搭建研发工具环境耗费大量时间,环境维护耗费精力,现有的研发工具上手慢,学习成本高,不利于教学。 适用场景: 代码托管服务 提供完整的代码托管服务,以及

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  • 与其他云服务的关系

    统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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