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。

 
 

    深度学习边界框的坐标 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 坐标地址查询

    地址国家iso代码 查询地址地址国家iso代码。 CN 国家代码 查询地址国家代码。 0 城市等级 查询地址城市等级。 2 国家 查询地址所处国家。 中国 距离 距离。 49 省级行政区 查询地址所处省级行政区。 上海市 身份证编码 查询地址身份证编码。 310106 街道编码

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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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  • 折柱图

    标题背景色:设置标题背景颜色。 内边距:标题与组件框上下左右四个边界之间距离,单位默认px。 标题偏移:组件标题与折柱图之间偏移量。 背景 背景色:折柱图背景颜色。 边:组件卡片边设置,支持无边、全边和角边三种样式。设置为全边和角边时,支持设置组件外圈边线型、圆角等。

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  • LTS柱状图

    柱状图是使用垂直或水平柱子显示类别之间数值比较,用于描述分类数据,并统计每一个分类中数量。 云日志服务(LTS)提供柱状图,有垂直柱子和水平柱子,矩形块宽度一定,高度代表数值大小。有多列数据映射到Y轴时,采用分组柱状形式显示。 默认采用垂直柱子,您可以根据自己需要进行选择。基本构成如下:

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  • 平行坐标系

    设置图例位置,支持设置为下方和上方。 色板 支持设置为系统或自定义。 数值设置 支持对数值语境、单位、科学计数法、使用千分位分割符、小数位设置。 表4 坐标轴参数 参数 说明 显示坐标轴 支持对坐标坐标线和颜色设置。 显示轴标签 支持对轴标签文本和文本颜色设置。 显示网格

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  • 统计图表说明

    。 X轴名称 设置X轴名称。 Y轴名称 设置Y轴名称。 隐藏图例 开启该功能后,隐藏柱状图上图例。 显示标签 开启该功能后,显示柱形图上标签。 是否堆叠 开启该功能后,将堆叠显示Y轴数据。开启堆叠功能后,显示标签功能将不可用。 提示排序 设置数据排序方式。 将鼠标悬浮

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  • 折柱图

    标题背景色:设置标题背景颜色。 内边距:标题与组件框上下左右四个边界之间距离,单位默认px。 标题偏移:组件标题与折柱图之间偏移量。 背景 背景色:折柱图背景颜色。 边:组件卡片边设置,支持无边、全边和角边三种样式。设置为全边和角边时,支持设置组件外圈边线型、圆角等。

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  • 水平胶囊柱图

    柱子宽度:柱子宽度。 内边距:胶囊外部边和柱子之间距离。 边颜色:胶囊外部边线颜色。 边宽度:胶囊外部边宽度。单位为px。 背景色:胶囊外部边填充色。 图2 柱子样式-水平胶囊柱图 边距 顶部:设置图表与图层顶部间距,可以通过输入数值或单击调节。 底部:设

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  • LTS折线图

    序数据类别(多为连续时间间隔)上变化情况,用于直观分析数据变化趋势。在线图中,可以清晰观测到数据在某一个周期内变化,主要反映在: 递增性或递减性 增减速率情况 增减规律(如周期变化) 峰值和谷值 所以,线图是用于分析数据随时间变化趋势最佳选择。同时,也可以绘制多条线用

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  • 问答模型训练(可选)

    单击“训练”,模型将在后台启动训练,模型状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好模型,需要发布上线,才能生效。发布指定模型后,会替代当前线上模型版本。 在模型管理页面,在需要上线版本操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话中,确认模型信息后,单击“确认”上线模型。

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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)联邦计算;

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  • 迁移学习

    请按照本节操作顺序在算法工程中完成数据迁移,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系两个代码dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码。 单击界面右上角图标,选择“迁移学习 > 特征迁移

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 安全边界

    保云基础架构可用性。而云服务客户则需要负责保护自己数据和应用程序,以及遵守相关合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全基础设施,包括网络、 服务器 和存储设备等。 提供安全底层基础平台,保证底层环境运行时安全。 提供安全身份验证和访问

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  • 业务边界

    过网络ACL进行相应访问控制策略。 网络ACL “NACL-DMZ-SAP-Router”关联生产环境相应子网,需严格控制互联网访问入方向策略,限制特定外网网段能够访问特定[IP]:[PORT]。 本节中提到IP地址及端口号仅为示例,如公网IP不固定场景,可根据业务需要

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  • 启动智能任务

    13:图像中目标高宽比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标面积占比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标边缘化程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 16:图像中目标亮度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 17:图像中目标清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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  • 算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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