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 颜色变换 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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  • 颜色矩阵

    颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵:下表中,各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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  • 质量变换

    质量变换 此功能支持在控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 可以对输出格式为jpg的图片进行图片压缩,不使用压缩则可能会使图片占用的空间变大。具体参数说明如表1所示。 操作名称:quality 表1 图片压缩 参数 取值说明 代码样例 q 图片的相对质量,即将图片按照原图的q%进行压缩。取值范围为[1,100]。

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  • 特征尺度变换

    特征尺度变换 概述 支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换,支持常见的log2、log10、ln、abs及sqrt等尺度变化函数。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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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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  • 设置告警字体颜色

    设置告警字体颜色 背景信息 新上报的告警均为未读告警。 操作步骤 在NetEco主菜单中选择“设备管理 > 告警管理 > 告警设置”。 在左侧导航树中选择“个性化 > 字体颜色”。 设置已读告警和未读告警的字体颜色。 单击“确定”。 父主题: 告警设置

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 设置告警颜色

    设置告警颜色 背景信息 设置不同级别告警/事件对应的颜色后,告警灯颜色、告警列表和事件列表中级别的颜色将显示为已设置的颜色。 操作步骤 在NetEco主菜单中选择“设备管理 > 告警管理 > 告警设置”。 在左侧导航树中选择“个性化 > 颜色设置”。 在“颜色设置”页面中设置不同告警/事件级别对应的颜色。

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  • 修改聊天背景颜色

    修改聊天背景颜色 Demo已经有几个颜色,点击颜色框即可修改背景颜色,想要自定义颜色可以将下图中红框中的代码替换成想要的颜色。 父主题: 定制实例

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  • 管理线缆颜色和类型

    作。 表1 管理线缆颜色和类型 应用场景 说明 操作方法 管理线缆颜色信息 NetEco系统预置了10种支持TIA 606国际标准色码的线缆颜色,方便用户在设备进行上架操作时能够选择线缆颜色。同时,用户也可根据实际需要添加、修改和删除线缆颜色。 选择“线缆颜色”,根据需要执行以下操作。

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  • 设置布局与颜色

    在“布局与颜色”页签,设置应用布局样式。 主题颜色:系统预置的主题颜色。 图标:设置应用的Logo,如更改Logo图片、设置圆形图标和隐藏文字。将鼠标放在“图标”下的图片上,选择“更改”,可更改应用Logo。 布局:选择“布局”中的样式,在右侧区域设置布局参数,如菜单、子菜单、页签、应用标题的字体及颜色等。

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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  • 翻牌器

    图片链接:背景图片URL。 颜色:设置背景的颜色。 高级设置 选中翻牌器组件,单击鼠标右键选择“高级设置”,可设置翻牌器的样式和动作。 图3 翻牌器高级设置 图4 普通类型效果 图5 滚动类型效果 样式设置 数字大小:数字文本的大小。 数字颜色:数字文本的颜色。 数字背景色:数字所占格子的背景颜色。

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  • 设置AstroZero高级页面翻牌器组件属性

    0 x 800像素。 颜色:设置组件的背景颜色。 高级设置 选中翻牌器组件,单击鼠标右键选择“高级设置”,可设置翻牌器的样式和动作。 图2 翻牌器高级设置 样式设置 数字大小:数字文本的大小。 数字颜色:数字文本的颜色。 数字背景色:数字所占格子的背景颜色。 数字间隔(px):数

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  • 示例:图片质量变换

    示例:图片质量变换 场景介绍 对于需要对大量图片文件进行压缩,快速发布上线的场景,可以使用DWR可视化的质量变换工作流来完成任务,帮助用户提升图片处理效率,节省内容发布时间。 实现流程 该实例通过创建触发器的方式异步启动工作流,实现流程为: 在OBS服务中创建桶 在DWR服务中创建工作流

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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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  • 翻牌器

    左边距:图表到组件边框左侧的距离。 配置 在配置中,设置翻牌器组件的样式和动画。 图4 配置 样式设置 字体:设置翻牌器字体、大小和颜色等。 数字背景色:设置翻牌器数字背景颜色。 数字间隔:设置翻牌器数字之间的距离。 卡片内边距:设置卡片距离组件边框的距离。 千分逗号:是否显示千分逗号,默认为显示。

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  • 翻牌器

    左边距:图表到组件边框左侧的距离。 配置 在配置中,设置翻牌器组件的样式和动画。 图4 配置 样式设置 字体:设置翻牌器字体、大小和颜色等。 数字背景色:设置翻牌器数字背景颜色。 数字间隔:设置翻牌器数字之间的距离。 卡片内边距:设置卡片距离组件边框的距离。 千分逗号:是否显示千分逗号,默认为显示。

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