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    深度学习工程实战 更多内容
  • 模型训练简介

    IDE环境资源的项目的环境信息。 创建 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 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、训练服务或者超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

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • Demo工程目录

    Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo,单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包,合约示例Demo)。

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  • 新建工程

    新建工程 idea新建工程的步骤如下: 打开idea,选择“File > New > Project”。如图1所示: 图1 新建项目 选择“gradle > Next”。如图2所示: 图2 选择路径 输入新建工程名,选择Finish。如图3所示: 图3 新建工程名 项目的grad

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  • 提示工程介绍

    提示工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了

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  • 创建工程

    创建工程 下面以 CLion 作为项目开发IDE。 打开CLion->File->New Project->选择新建“C Executable”工程。 这里创建一个名为“MyCApp”的工程进行下面的实践。 下载C语言版本SDK,将文件解压缩之后,复制到新创建的项目下。 C语言版本SDK一共支持三个版本,分别是

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  • 创建工程

    创建工程 本文以 Visual Studio 2017 作为项目开发IDE。 新建工程 打开“Visual Studio > 文件 > 新建 > 项目 > 选择新建.Net Core控制台应用”,这里创建一个名为ModuleSDK-Demo的工程进行下面的实践。 添加本地Nuget包源

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  • 查询工程集

    objects 工程集详细信息 表4 ProjectsSet 参数 参数类型 描述 CreateTime String 创建时间 UpdateTime String 更新时间 description String 描述 id Integer 工程ID name String 工程名字 source

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下: 在“离线作业”下,单击“特征工程”页签,单击上方“创建”,进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称:请以“ETL-”开始,只能由字母、数字、中

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  • Demo工程目录

    Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo,单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包,合约示例Demo)。

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  • 提示词工程

    提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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  • 混沌工程概述

    混沌工程概述 混沌工程(ChaosEngineering)是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库,通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入,支持添加背景流量和资源监控,同时在故障注入能力的基础上,通过体系化的

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  • 华为物联网高级开发者培训

    oT平台原理与实战,物联网通信技术原理与实战,物联网操作系统原理与实战,以及华为物联网网关原理与实战。旨在培养熟悉物联网技术原理,并能够应用华为物联网产品与技术进行综合创新的应用型人才。 培训对象 物联网初学者 物联网从业人员 物联网解决方案工程师 物联网开发工程师 培训目标 完

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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