AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习比经营人脉更重要 更多内容
  • 大模型开发基本概念

    5汉字。不同模型的具体情况详见表1。 表1 token 模型规格 token(token/英文单词) token(token/汉字) N1系列模型 0.75 1.5 N2系列模型 0.88 1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised

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  • 管理服务器重要性

    管理 服务器 重要性 HSS默认所有服务器为一般资产,您可以为服务器关联匹配的资产重要等级,关联后,您可通过资产重要等级对服务器进行分类管理。 资产重要等级分类如下: 重要资产:一般绑定运行业务或数据均为企业核心资产的服务器。 一般资产:一般绑定无重要业务运行、无核心资产的服务器。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    表达能力的特征。 特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 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。

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 方案概述

    方案优势:数据导向引入分析模型来预测客户需求和购买行为,实现个性化的客户服务和准确营销。 内容管理与分享 业务效果:内容中台不仅支持文本和图像,还可以管理和分发互动式内容如在线课程、互动问答等,为用户提供丰富的知识分享和学习体验。 方案优势:利用模块化技术生成个性化内容推荐,根据

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  • 执行作业

    损失函数参数json字符串 启动作业后会生成一条新的历史作业记录。 等待执行完成,在“历史作业”页面查看详细的作业运行信息,包括执行结果、作业报告。 父主题: 可信联邦学习作业

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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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  • 产品优势

    利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资源池,使用华为云整个计算资源做为基础,保证资源充足,无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程,贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力,在流量突增时能快速弹性扩容,保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能

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  • IAM 身份中心

    立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转IAM身份中心 01 了解 了解IAM身份中心服务的产品优势、应用场景、约束与限制和基本概念等,有助于您系统和准确地使用IAM身份中心。 产品介绍 什么是IAM身份中心 应用场景 约束与限制 权限管理 基本概念 04 API 通过IAM身份中心

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  • 城管事件-占道经营检测

    城管事件-占道经营检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL,包括告警结构化数据和图片数据。 占道经营、出店经营JSON结果示例: { "stream_id": "001", "event_type": 1114112,

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  • 企业经营风险查询

    企业经营风险查询 通过企业全称或ID,获取和该企业相关的经营异常、行政处罚、严重违法、股权出质、动产抵押、欠税公告、司法拍卖等信息。该连接器包含“行政处罚”、“历史行政处罚”、“经营异常”、“历史经营异常”、“股权出质”、“历史股权出质”、“欠税公告”、“动产抵押”、“严重违法”和“司法拍卖”十个执行动作。

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  • 主机迁移服务重要声明有哪些?

    主机迁移服务重要声明有哪些? 源端服务器数据收集声明。 源端服务器上安装和配置完迁移Agent后,迁移Agent会把源端服务器信息发送给主机迁移服务校验,收集的源端服务器的详细信息请参见主机迁移服务会收集源端的哪些信息?。这些数据只用于迁移可行性判断,不做其他用途。若您使用主机迁

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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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  • 产品优势

    分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了实时高效的多样性算力,可支撑丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构

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  • 附录

    序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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  • 什么是图像识别

    翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片,使得统计数据准确、有效。 图像标签 可识别上千种通用物体以及数百种场景标签,一个图像可包含多个标签内容,语义内容非常丰富。智能、准

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  • 智能场景简介

    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。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块,获取对应的推荐结果。 获取推荐结果

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  • 如何合理规划Sprint时间盒

    每个冲刺持续期短有很多好处。持续期短的冲刺容易规划,反馈快,错误有限,投入产出(ROI)高,有助于团队成员保持较高的参与热情,检查点多。具体好处如下: 持续期短的冲刺容易规划。为短时间的工作范围做规划所需要的工作量给长时间的工作范围做规划的工作量要小得很多,结果准确,可执行性更强。 持续

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • MDF使用过程中有哪些重要规范点?

    MDF使用过程中有哪些重要规范点? 严格按照“事前计划-事中监控-事后总结”的要求进行闭环和规范化管理。 与具体活动无关的礼品采购不得使用MDF。 合作伙伴同一营销活动不得拆单,不得在多个伙伴计划中重复享受激励,不得虚报费用。一旦违规,华为将取消该伙伴当年度申请MDF资格,并予以处罚。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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