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    深度学习超采样抗锯齿 更多内容
  • APM指标数据采样策略是什么?

    APM指标数据采样策略是什么? 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后,APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据,不涉及个人隐私数据,详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集,默认采集周期为1分钟。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和参数。 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。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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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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  • 智能文档解析

    政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。 医疗:化验单、报告单、药品说明书等。 物流海关:报关单、货运单、配送单等。 其他:成绩单、商小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用,自动输出结构化信息,简单高效。 多版式 不受版式数量影响,支持多版式卡证、票据,适用场景广泛。

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  • 云手机音视频

    类型、采样率、采样深度采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 算法工程处理的时候必须要先采样吗?

    算法工程处理的时候必须要先采样吗? 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作,都只对采样后的数据进行处理,可以减少特征操作处理的数据量。 父主题: 特征工程

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  • 时序预测

    容。 这里会结合前面的算子“预测场景需求”、“特征画像”和“可预测性评估”的运行结果,综合评估推荐出最适合的预测算法,并利用参优化,对推荐出的模型进行参寻优。 单击“算法选择”左侧的图标,完成算法选择。 代码运行过程中,下方会不断的打印运行日志。代码运行完成后,可以看到“算法推荐”信息。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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  • GPU加速型

    做到分钟级快速发放。 优秀的算生态: 拥有完善的算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 基本概念

    75个英文单词,1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 模型训练简介

    创建 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者

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  • 方案概述

    架构图 方案优势 落地性强:自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台,目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强:方案结合华为云EI服务,地物自动识别效率超过95%,作物长势监测8天自动化更新,两周内气象预测准确率85%,两天内气象预测准确率95%(5*5km) 数据源丰富:解决方案

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  • Standard模型训练

    提供算法资产的管理能力,支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业,使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力,用户通常需要调整数据集、调整参等进行多轮作业从而选择最理想的作业,模型训练支持统一管理多个训练作业,方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息(训练作业生命周期中的

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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、更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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  • Standard自动学习

    Standard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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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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