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。

 
 

    深度学习 动态路径规划 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 合成路径规划

    文件。 最大搜索路径个数:合成路径规划的路径数量。路径数量增加,将展示更多的合理合成路径;路径数量减少,可能会有部分合理路径未展示。默认值50,取值范围1-50。 最大搜索深度深度增加,每一个路径可进行搜索的深度限制增加,作业运行时间可能延长;深度减少,部分路径可能在还未搜索完

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  • 查询分子合成路径规划任务

    查询分子合成路径规划任务 功能介绍 通过分子合成路径规划任务ID查询分子合成路径规划任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/synthesis/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 新建分子合成路径规划任务接口

    201 分子合成路径规划成功提交响应,返回分子合成路径规划任务ID { "text/plain" : "87ba6b54-2288-4a5d-90a2-3db01c22a9d2" } 状态码 状态码 描述 201 分子合成路径规划成功提交响应,返回分子合成路径规划任务ID 错误码

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  • 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

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  • 分子合成路径规划作业管理

    分子合成路径规划作业管理 创建分子合成路径规划作业 查询分子合成路径规划作业详情 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 创建分子合成路径规划作业

    创建分子合成路径规划作业 功能介绍 创建分子合成路径规划作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/synthesis 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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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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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • ALM-157163596 学习到动态mac地址个数达到上限

    BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时,设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息,无需处理。 参考信息 无

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  • ALM-157163635 学习到动态MAC地址个数达到上限

    隧道对端IP地址。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时,设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC,或者执行命令peer

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  • 时序路径分析(Temporal Paths)

    shortest 表2 动态时间范围设置(dynamicRange)说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 start 是 动态分析起始时间 Date/ Integer - - end 是 动态分析终止时间 Date/ Integer - - time_props 是 动态分析的时间属性定义

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  • ALM-257564679 学习到动态mac地址个数达到上限

    VLAN ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时,设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC,或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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  • ALM-257564680 学习到动态mac地址个数达到上限

    L2IfPortName 接口名字。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时,设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC,或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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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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