AI开发平台ModelArts 

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    深度学习ssd算法优化 更多内容
  • 模型训练

    模型训练 > 超参优化”。 界面新增“超参优化配置”代码框。“超参优化配置”如图7所示。 图7 超参优化配置 超参优化配置参数含义如表2所示。 表2 超参优化配置参数说明 参数 参数说明 迭代次数 超参优化任务的最小迭代次数。 优化目标 超参优化任务的目标,在训练算法中进行定义,支持“max”和“min”两个目标。

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  • 模型训练简介

    到最优的训练代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超参优化服务:通过训练结果对比,为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 资源优化

    资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 成本优化

    成本优化 成本优化概览 资源优化 计费模式优化

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  • 优化类

    优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办? 云服务器 安装Cloud-Init可以做什么?

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 产品功能

    Service,G CS )提供云端基因解决方案,支持DNA、RNA等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案,为您提供数据管理、测序工具平

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  • 容量优化

    容量优化 在客户的运维工作中,为了保证业务可以持续运转不间断,需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 进行容量风险识别 查看容量分析结果 查看指标监控信息 容量报告

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  • 优化Selinux

    优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件,跳过该项配置。 执行以下命令,在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式,修改SELINUX=disabled。 修改完成后,按“

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • 分子优化

    约束,因为这样设置会使模型可探索的区间比较小,导致可能没有结果生成。如果分子较难优化优化后的分子数过少,建议可以适当放宽强约束的条件设置,比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化优化后的分子相似度较高,新颖性较低,建议可以适当收紧强约束的条件设置,比如相似度可以收紧到0

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议?

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  • 常用概念

    265标准围绕着现有的视频编码标准H.264,保留原来的某些技术,同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系,达到最优化设置。H.264由于算法优化,可以低于1Mbps的速度实现标清(分辨率在1280P*720以下)数字图像传送。H.265则可以实现利用1~

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  • 本地SSD盘规格降配选不到资源

    本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB,当前存储容量700GB,需要降配至4 vCPUs | 8 GB,界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格

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