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。

 
 

    深度学习层次分类 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 层次查询

    SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level:伪列用于返回查询的层次。 START WITH:用于指定层次关系,即查询的根行。 CONNECT BY:用来指定父行和子行的关系。 PRIOR:用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY:指定同一层级之间的排列顺序。

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  • 新建层次结构

    选择需要创建层次结构的数据集,单击数据集名称,进入数据集编辑页面。 在数据编辑页面,单击“新建层次结构”。 在新建层次结构页面输入“名称”。 名称只能由中英文、数字、英文括号、斜杠(/)、反斜杠(\)、下划线(_)组成,且不超过64个字符 选择相关的维度,单击“确认”完成层次结构创建。

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  • 类型层次结构

    类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系,允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图,请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型,选择“显示类型层次结构”,或按下 “Ctrl+H”(IDEA快捷键)。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮,可以切换查看子类、父类或一起查看。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式:按需计费。 名称:自定义您的项目名称。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式:按需计费。 名称:自定义您的项目名称。

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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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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  • 私有CA层次结构设计

    根CA用于签发二级从属CA,二级CA(路径深度可设置范围为:5≥路径深度≥2)再向下签发三级从属CA,三级CA(路径深度可设置范围为:4≥路径深度≥1)再向下签发四级从属CA(路径深度可设置范围为:3≥路径深度≥0),以此类推,最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。 虽然深层次的结构能使得CA层次更加的细

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章的分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答的分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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  • 分类&映射

    分类&映射 查看已有分类映射 创建/复制/编辑分类映射 管理分类映射 父主题: 运营对象管理

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  • LightGBM分类

    LightGBM分类 概述 对mmlspark python包中LightGBM分类的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型

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  • 分类设置

    分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类,方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理,您还可以通过API实现分类信息管理,具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类,上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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