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。

 
 

    逻辑回归 深度学习 更多内容
  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 创建批量预测作业

    必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。

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  • 随机森林回归特征重要性

    随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数,表示直接

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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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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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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  • 梯度提升树回归特征重要性

    梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数,表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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  • 基本使用逻辑

    基本使用逻辑 父主题: Web SDK

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  • 创建逻辑实体

    击。 全量同步:全量逻辑模型同步至租户OBS。 批量设置密级:勾选逻辑实体后批量设置密级。 修改逻辑实体:在需要修改的逻辑实体对应的“操作”列下,单击。 快速复制逻辑实体:在需要复制的逻辑实体对应的“操作”列下,单击。 调整逻辑实体的分层:在需要调整分层的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。

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  • 逻辑解码概述

    逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事务为单位组织的逻辑日志。业务或数据库中间件将会对逻辑日志进行解析并最终实现数据复制。 GaussDB 当前只提供逻辑解码功能,因此本章节只涉及逻辑解码的说明。 逻辑解码为逻辑复制提供事务解码的基础能力, GaussDB使用 SQL函数接口

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  • 逻辑解码选项

    事务的BEGIN逻辑日志是否输出事务的用户名。事务的用户名特指授权用户——执行事务对应会话的登录用户,它在事务的整个执行过程中不会发生变化。 取值范围:0或1,默认值为0。 0:设为0时,事物的BEGIN逻辑日志不输出事务的用户名。 1:设为1时,事物的BEGIN逻辑日志输出事务的用户名。

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  • 删除逻辑库

    删除逻辑库 您可以删除不再需要的逻辑库。 使用须知 删除操作无法恢复,请谨慎操作。 操作步骤 登录 分布式数据库 中间件控制台。 在实例管理列表页面,单击目标实例名称,进入实例基本信息页面。 在左侧导航栏选择“逻辑库管理”,查看对应实例逻辑库列表。 在逻辑库列表页面,选择目标逻辑库,操作列单击“删除”。

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  • 导出逻辑库

    称,进入实例基本信息页面。 在左侧导航栏,选择“逻辑库管理”,查看对应实例逻辑库列表。 图1 逻辑库列表 单击“导出逻辑库信息”,系统会自动导出当前实例下的逻辑库的JSON文件。 父主题: 逻辑库管理

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  • 逻辑解码概述

    +备份槽数+逻辑复制槽数)。 关于逻辑复制槽数,请按如下规则考虑: 一个逻辑复制槽只能解码一个Database的修改,如果需要解码多个Database,则需要创建多个逻辑复制槽。 如果需要多路逻辑复制同步给多个目标数据库,在源端数据库需要创建多个逻辑复制槽,每个逻辑复制槽对应一条逻辑复制链路。

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  • 查询对话逻辑

    查询对话逻辑 场景描述 根据ID查询对话逻辑,查询条件:flow_id,唯一标识,必填。 接口方法 POST 接口URI /C CS QM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/getConversationFlow 请求说明 表1 请求头参数 序号 名称

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  • 更新对话逻辑

    更新对话逻辑 场景描述 更新对话逻辑接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/updateConversationFlow,例如域名是service.besclouds

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  • 基本使用逻辑

    基本使用逻辑 创建新的项目工程,导入 SDK 后,需要创建客户端并获取本地音视频设备信息。 创建本地流并初始化。 当用户加入房间后,将通过回调的方式通知房间内的其他用户,收到用户加入的回调后,可以对音视频流进行订阅、取消订阅等其它操作。 在会中,也可以对本地录音或播放设备等进行配置。

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