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。

 
 

    深度学习的基本原理 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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  • 算法备案公示

    在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词视频内容。 华为云MetaStudio分身数字人驱动算法

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  • 基本原理

    信息,用以标识正常业务报文,线下AntiDDoS设备在接收到UDP报文后,通过检查UDP水印正确性,可以高效准确放行正常业务报文,阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同信息结构和计算规则,其中计算规则是指计算水印值哈希因子和哈希算法

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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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  • 什么是CloudTable

    如果您是首次使用CloudTable用户,建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节内容,了解CloudTable相关基础知识,包含CloudTable各组件基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务特有概念和功能详细介绍。 入门使用 您

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  • Doris基本原理

    和被更新数据进行标记删除,同时将新数据写入新文件。在查询时,所有被标记删除数据都会在文件级别被过滤,读取出数据就都是最新数据,消除了读时合并中数据聚合过程,并且能够在很多情况下支持多种谓词下推。因此在许多场景都能带来比较大性能提升,尤其是在有聚合查询情况下。 Duplicate模型

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠分布式读写。HDFS针对使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时写入或者在现有文件

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  • Oozie基本原理

    立应用软件开发工具集合。 Database pg数据库。 WebApp(Oozie) WebApp(Oozie)即Oozie server,可以用内置Tomcat容器,也可以用外部,记录信息比如日志等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费开放源代码的Web应用服务器。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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  • Spark基本原理

    要对数据或者日志更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型工作流带来大量IO开销。而对于RDD来说,它只有一套受限制接口,仅支持粗粒度更新,例如map,join等等。通过这种方式,Spark只需要简单记录建立数据转换操作日志,而不是完整数据集,就能够提供容错

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  • Hue基本原理

    过界面图形化方式查看ZooKeeper。 有关Hue详细信息,请参见:http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python(开放源代码Web应用框架)Web框架上Web应用程序,采用了MTV(模型M-模板T-视图V)软件设计模式。

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  • Storm基本原理

    Storm核心数据结构,是消息传递基本单元,不可变Key-Value对,这些Tuple会以一种分布式方式进行创建和处理。 Stream Storm关键抽象,是一个无边界连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行一个实时应用程序,由各个组件(Component)组成一个DAG(Directed

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  • Flink基本原理

    精确一次语义:FlinkCheckpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后应用状态一致性,为某些特定存储支持了事务型输出功能,即使在发生故障情况下,也能够保证精确一次输出。 丰富时间语义 时间是流处理应用重要组成部分,对于实时流处理应用来说,基于时间语义窗口聚合、检

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  • YARN基本原理

    启动和监视它们基础应用程序。在此上下文中,Application Master承担了以前TaskTracker一些角色,ResourceManager承担了JobTracker角色。 Application Master管理一个在YARN内运行应用程序每个实例。Application

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  • HBase基本原理

    定义Column数量和类型。HBase中表列非常稀疏,不同行个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行操作始终是原始。 Column 与传统数据库类似,HBase表中也有列概念,列用于表示相同类型数据。 RegionServer数据存储

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  • Hive基本原理

    L、Derby。Hive中元数据包括表名字,表列和分区及其属性,表属性(是否为外部表等),表数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例服务进程,提供服务原理是将HQL编译解析成相应MapReduce或者HDFS任务,图1为Hive结构概图。 图1 Hive结构

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  • Kafka基本原理

    Kafka基本原理 Kafka是一个分布式、分区、多副本消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线消息消费,如常规消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine客户端,使用者通过客户端向服务端提交查询请求,然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine服务管理,用作计算实例资源管理校验,健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理,计算实例管理,自动化任务查看等功能可视化操作界面和RESTful接口。

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  • CarbonData基本原理

    压缩和重量级压缩组合压缩算法压缩数据,可以减少60%~80%数据存储空间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长数据量给driver带来压力与出现各种问题,现引入单独索引缓存服务器,将索引从Carbon查询Spark应用侧剥

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