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k近邻算法 更多内容
  • 召回策略

    1.0 用户最近邻域数 在UserCF算法中使用,指定某个用户的若干个最近邻用户,构成该用户近邻集合。 50 相似性度量方式 请参见表7中说明。 基于余弦夹角的相似性计算 行数 用于筛选用户最近邻域的条件组合参数。该值越大,筛选条件越严格。 5 条数 用于筛选用户最近邻域的条件组合参数。该值越小,筛选条件越严格。

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  • 模型训练

    实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望

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  • 使用pgvector插件

    通过L2距离得到最近邻 SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]'; 通过余弦距离得到最近邻 SELECT * FROM items ORDER BY embedding <=> '[3,1,2]'; 通过内积得到最近邻 <#>

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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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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、

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  • 方案概述

    料备货。 方案优势 核心技术1:海量家居家装方案,训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成:用户CAD图(dwg/dxf/JPG格式)导入软件,即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型

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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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  • 数据探索

    “迭代误差容忍度”和“最大迭代次数”无论哪个先满足,迭代都会终止。 近邻样本数 算法迭代过程中,需要求解到每个点的近邻数量,默认值为“100”。 是否使用kd-tree 是否使用k-维树来搜索近邻数。k-维树是一种分割k维数据空间的数据结构。 提交分析请求。 提交分析任务至分析完成期间,可单击此按钮终止分析任务。

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  • 召回策略

    用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型:用户感兴趣的行为类型。 权重值:行为的初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间:用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔,以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 父主题: 算法介绍及参数说明

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 购买算法

    单击“进入商城”,或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”,进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”,根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法,或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法,您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”,通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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  • 购买算法

    登录后iClient界面会同步显示商城推荐的一些算法。您可以单击“换一批”,快速选择需要的算法进行购买。 请使用华为云账号名和密码登录好望商城,使用手机号码无法在iClient侧登录好望商城。 单击右上角“进入商城”,进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法,或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法,查看算法详情。

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  • 购买算法

    单击右上角“进入商城”,进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法,或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法,查看算法详情。 您可以查看“规格说明”,了解算法适配的具体设备型号以及软件版本,请记录此信息,安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”,跳转到购买界面。

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  • 上传算法

    根据需要上传的算法填写商品属性,单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中,将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包,如选择多个适用平台,则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示,参见图2填写算法详细信息,详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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  • 发布算法

    发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题: 商品发布

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题: 算法中心

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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 算法API

    算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版

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