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    深度学习 预测出具体数值 更多内容
  • 数值数据类型

    数值数据类型 除特别说明外,MySQL兼容性M-Compatibility模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义,建议使用合法的整型数值定义。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持,存在差异 输出格式: GaussDB 中SELECT

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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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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  • 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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  • 数值计算求解器

    数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法,高效求解CAE(Computer Aided Engineering)仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能(AI)加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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  • BF16和FP16说明

    练过程中数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。

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  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 查看具体的申请内容

    查看具体的申请内容 功能介绍 申请人员或者审批人员查看具体的申请单号对应的申请内容以及对应的审批日志。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/apply/{applyId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 applyId 是 String

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  • 查看具体的申请内容

    查看具体的申请内容 功能介绍 申请人员或者审批人员查看具体的申请单号对应的申请内容以及对应的审批日志。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/apply/{applyId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 applyId 是 String

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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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  • 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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  • 查看对象迁移具体信息

    若项目较多,可以通过目标数据库类型、标签、具体项目名称及ID进行搜索查找。 图1 对象迁移 单击“评估项目名称”,可以查看该项目的具体评估信息。详情请参见查看数据库评估结果。 单击待查看迁移对象的“项目名称”,进入基本信息页签,各信息显示如所示。 图2 迁移对象具体信息 表1 迁移信息区域说明

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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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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。

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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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  • 快速对接一个Edge设备示例

    。 开启选项,该Edge将识别的RSM消息上传到云端。 开启选项,该Edge可以根据交通参与者的历史时刻的位置和速度等信息预测出当前时刻的信息,以弥补机器学习算法带来的目标识别时延。 开启选项,该Edge可以用于隧道场景,推送车辆航向信息、车辆速度信息、车牌信息、车辆位置。 开启

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  • 修改跨链资产数值(putStateWithLock)

    修改跨链资产数值(putStateWithLock) 在跨链资产交换涉及的智能合约方法中,所有对跨链资产的修改都必须与资产上锁同时进行。可将上述逻辑封装至一个方法中,便于后续在其他智能合约方法(主要是preCommitSend与preCommitRecv)中调用: /* *

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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