AI&大数据

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    深度学习根据颜色特征分类 更多内容
  • 修订记录

    模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口,对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更,对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择,并支持多数据选择,对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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  • 创建白名单策略

    分和管理。 test 智能学习天数 HSS学习 服务器 应用进程的天数。学习天数越多,学习结果越准确。 7 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后,对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程:HSS根据应用进程特征库,自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程:您在“应用进程控制

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  • 创建ModelArts人工标注作业

    添加标签:单击“添加标签”可增加多个标签。 设置标签颜色:在每个标签右侧的标签颜色区域下,可在色板中选择颜色,或者直接输入十六进制颜色码进行设置。 添加标签集(文本三元组) 针对“文本三元组”类型的数据集,需要设置实体标签和关系标签。 实体标签:需设置标签名以及标签颜色。可在颜色区域右侧单击加号增加多个标签。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 最新动态

    为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 词云

    卡片装饰:卡片装饰设置,可根据自身的业务需求选择不同的卡片样式。单击“清除样式”,可清除已设置的装饰样式。 标题 标题:是否显示该组件标题。 内容:组件标题内容。 字体:文字的字体、大小、颜色设置。 对齐:标题相对于组件的对齐方式,支持左对齐、右对齐和居中。 标题背景色:设置标题的背景颜色。 内边

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  • 基本漏斗图

    基本漏斗图图形 颜色:设置图表中,图形的颜色。 统一配置 数据块高度(%):设置漏斗图的高度比。 标签字体:设置数据块中标签的字体、颜色、大小。 数据系列 系列名称:原始数据中默认的系列名称,可通过设置“显示名称”,进行修改。 显示名称:自定义图表中系列的显示名称。 数据块颜色:数据块的颜色。

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 概要

    yter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • AI开发基本流程介绍

    一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 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

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  • 提交特征工程作业

    所有输出数据(用户物品特征特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集)的存储都路径,文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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  • 创建标签或分组

    非必填,长度不能超过128字符。 描述 非必填,长度不能超过1024字符。 标签颜色 默认灰色,其它颜色可选。 一级分组是标签分组中的最大级分组,标签颜色可选。 子级分组的标签颜色均继承其一级分组,标签颜色不可选。 填写完成后单击“保存”。 新增标签 登录LinkX-F系统首页。 选择“基础数据管理

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  • 基本概念

    视觉定位(VPS) 视觉定位(VPS)是根据图像确定设备位置的一项技术。 通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征(例如建筑物或桥梁的轮廓)来创建AR地图,基于AR地图创建视觉特征的大规模、可快速搜索的索引。在设备定位时,将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较,以获得目标设备的位姿。

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  • 商标分类表

    商标分类表 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》,也称《尼斯分类》,共有45个类别,其中1-34类为商品类别,35-45类为服务类别。以下为商标分类表类别介绍,您可根据商标使用行业领域自行选择商标类别。 表1 商标分类表 商标类别 商标类别序号 商标类别使用行业说明 商品类

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  • 授权项分类

    授权项分类 边缘业务 权限 对应API接口 授权项(Action) 依赖的授权项 IAM项目 创建部署计划 POST /v1/deployments iec:deployment:create iec:vpc:get iec:subnet:get iec:image:get iec:image:list

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  • 创建句子分类

    创建句子分类 场景描述 创建句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/createSentenceCategory,例如域名是service.besclouds

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  • 社区分类

    社区分类 管理社区的分类,管理员可添加、编辑、删除问答社区。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。单击“社区”> “分类”,点击“添加分类”。 父主题: 社区

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  • 查询插件分类

    查询插件分类 功能介绍 查询插件分类 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/marketplace/extension/category 表1

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  • 授权项分类

    授权项分类 文件系统 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares sfsturbo:shares:createShare

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