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    深度学习 特征点定位 更多内容
  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 分页查询智能任务列表

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 提交特征工程作业

    件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON

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  • 应用场景

    应用异常诊断 业务痛 分布式微服务架构下的应用,虽然丰富多样且开发效率高,但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例,主要遇到如下问题: 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后,会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节后返回结果

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    split_num 否 Integer 切分数量,最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度,最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度,最小值4

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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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  • 保存纵向联邦作业

    1 tree_depth 否 Integer xgboost树深度,最大值2的31次方-1 split_num 否 Integer xgboost切分数量,最大值2的31次方-1 current_agent_id 否 String 发起方agentid learning_task_type

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  • 获取纵向联邦作业详情

    标签方 可信计算 ,最大长度100 batch_size Integer lr批大小,最小值1 grad_epsilon String lr梯度收敛阈值,默认nul tree_num Integer xgboost树数量,最大值2的31次方-1 tree_depth Integer xgboost树深度,最大值2的31次方-1

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  • 应用场景

    应用异常诊断 业务痛 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高,但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例,主要遇到如下问题: 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后,会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节后返回结果。

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  • 最新动态

    联盟管理 计算节管理 3 联盟和计算节部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节的部署、升级、回滚、删除步骤,在出现问题时便于分析排查。 公测 联盟操作可视化 计算节操作可视化 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算节支持生命周期管理 新增计算节上下线功能;支持计算节点规格变更,卸载等操作。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 组建空间 计算节管理 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(联邦分析和联邦机器学习),需要部署计算节,接入己方数据,作为可信计算服务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除(也称为特征丢弃)是另一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的输入特征,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的特征越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0

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  • AR地图服务适用的场地条件有哪些

    觉信息完成定位,则VPS基本也可完成定位。因此应尽量选择特征丰富(例如门窗、桌椅等形状特征,或者贴图、装饰等纹理特征)的场景环境。场景中的视觉特征越丰富,VPS定位效果越精准,AR内容展示和AR导航效果越好。 场景选择时应避免以下因素的影响: 弱纹理场景。例如特征稀少的白墙、镜面、地面。

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  • 概述

    图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供

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  • 获取智能任务的信息

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 数据准备

    统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入 TICS 服务控制台。 在计算节管理中,找到购买的计算节,通过登录地址,进入计算节控制台。 图1 前往计算节 登录到计算节后,进入数据管理并进行数据集发布。

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  • 修改数据源特征

    描述 item_attrs 是 Array of item_attrs objects 物品特征信息。 user_attrs 是 Array of user_attrs objects 用户特征信息。 behaviors 是 BehaviorsConfig object 行为信息。 表5

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  • 升级中心特征库无法升级

    升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败,提示连接升级 服务器 失败,请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题,或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本,确认相应特征库已授权。 云端授权版本,确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐,并且套餐状态为已部署。

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  • 升级中心特征库无法升级

    升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败,提示连接升级服务器失败,请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题,或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本,确认相应特征库已授权。 云端授权版本,确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐,并且套餐状态为已部署。

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  • 获取定位信息

    描述 time long 目标时间与当前时间的差值 (单位为纳秒),为0时为不带预测。 例如:想得到的目标位姿的时间是2030分40秒6000ns,当前时间为2030分40秒5000ns,那么time的值为1000。即得到time纳秒后的位姿。 返回值: Pose:返回对应时间的6dof

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  • 问题定位实例

    打印信息和关键寄存器信息,如下所示,其中excType表示异常类型,此处值为4表示数据终止异常,其它数值可以查看芯片手册。通过这些信息可以定位到异常所在函数和其调用栈关系,为分析异常原因提供第一手资料。 excType: 4 taskName = MNT_send taskId

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