AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    利用深度学习计算短文本相似行得分 更多内容
  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 字符串相似度

    str1,str2 51校园app,51校园app 51校园app,51校园app下载 51校园app,51校园app下载官网 配置流程 运流程 设置参数 全部是默认参数。 输出结果 父主题: 文本

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为云微认证类别介绍

    如: 云计算 云容器快速搭建网站:利用云容器引擎CCE快速实现网站搭建,体验容器为企业应用带来的极大便利性。 人工智能 智能表单和证件 文字识别 :身份证、驾照、发票,轻松实现文字识别,告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶为分析:车联网解决方案深度解析,车辆驾驶为的数据模拟实践,探索车联网大数据序列奥秘。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 弹性伸缩概述

    CustomedHPA提供弹性伸缩增强能力,主要面向无状态工作负载进弹性扩缩容。能够基于指标(CPU利用率、内存利用率)或周期(每天、每周、每月或每年的具体时间点)。 创建CustomedHPA策略 CronHPA CCE容器弹性引擎 CronHPA可以实现在固定时间段对集群进扩缩容,并且可以和HPA策略共同作

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 利用合约查询数据

    利用合约查询数据 查询请求消息构建 接口函数 func (msg *ContractRawMessage) BuildInvokeMessage(chainID string, name string, function string, args []string) (*common

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    城市空间进有效监测覆盖。对大气污染防治中“第一时间发现问题”、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战,通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测,实时定位污染热点区域,自动研判疑似污染源,智能化推送污染事件并进自主闭环学

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 场景五:利用成本分析进行预测

    场景五:利用成本分析进预测 预测主要是基于客户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进预测,您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 场景示例 客户想要查看未来1年的成本预测数据,方便进年度预算。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 字符串相似度topN

    minhash随机hash函数的种子。 0 topN Int 否 最相似的TopN字符串。 10 subLen Int 否 粗排时,最小子串大小。 1 样例 数据样本 str1 51校园app 51校园app下载 51校园app下载官网 配置流程 运流程 设置参数全部是默认参数。 输出结果 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调度概述

    使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 针对计算资源进优化的调度策略,可以有效减少各节点资源碎片,最大化地提高计算资源的利用率。 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级,设置自定义的策略对业务占用的资源进调度,确保关键业务的资源优先级得到保障。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是医疗智能体

    拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。 医疗智能体 面向的用户 从业方向上,医疗智能体主要面对以下业的从业者:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    实训过程跟踪——准确把握教学节奏,智慧指导学生的学习为 实训结果评判——节省教师工作量,提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • HCIA-AI

    本文主要对HCIA-AI考试大纲进介绍: 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、华为昇腾

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 召回策略

    式。 默认选择初始格式 为时间跨度(天) 指定历史为时间段,选取数据中最靠后的时间往前N天的为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 30天 为权重 当用户为信息中存在多种为类型时,可通过指定为的权重,来统一量化为类型对应的评分。 用户为权重项包含如下几种类型:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AB类均匀权重(Average)评分方案

    A类60分,各A类指标得分权重相同。 B类40分,各B类指标得分权重相同。 全错则是0分,全对则是100分。 如果评分项是空集,则是0分。 C类, 不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性,因此计算过程中的评测分值分布为:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • PERF03-03 使用弹性伸缩

    节点弹性伸缩:即资源层弹性,主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出E CS 资源的方式进调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用,也可以结合在一起使用,并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进解耦,详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 工作负载弹性组件介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析?

    eRank算法不同的是,为了保证随机走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好,PersonalRank算法在随机走中的每次跳转会以(1-alpha)的概率返回到source节点,因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性(PersonalRank值越高,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为人工智能工程师培训

    图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移学习

    为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标,运“绑定迁移前的目标数据”代码框内容。 评估迁移数据 在使用迁移算法对数据进迁移前,可以使用评估迁移数据功能评估当前数据是否适合迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移数据”。界面新增“评估迁移数据”内容。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习项目

    管理员需要对固定的学员进连续多次培训,需要提前设置好规则,让学员不断地在规定时间内进学习学习项目支持设置循环任务,任务每执一次后都会复制原有项目(包括项目内容、规则、参与对象),并在复制的新项目中对设定的参与对象进重复的任务分派。 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AB类log函数评分方案

    全错则是0分,全对则是100分。 如果评分项是空集,则是0分。 C类, 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现(Equation) 设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性,因此计算过程中的评测分值分布为: A类:60分 B类:40分 具体实现公式为: 其中: : A类指标参与评测的总数目。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了