AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习和写作 更多内容
  • 方案概述

    计,并结合真实工程应用案例及产业级实践环境,支撑创新应用型人才培养。 数字化全流程:数字化平台覆盖教学评测练管全流程,支撑ICT专业的教学实验实训。 即开即用:预装沙箱,提供即开即用的开发环境,通过 服务器 统一进行管理维护,学生一键进入实验操作、老师远程监管,降低运维工作量。 高

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  • 附录

    发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击入侵。

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  • 产品概述

    、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数超参数。 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β1β2参数、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。

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  • SA与HSS服务的区别?

    威胁检测分析的安全管理平台。着重呈现全局安全威胁攻击态势,统筹分析多服务威胁数据云上安全威胁,帮助企业构建全局安全体系,呈现全局安全攻击态势。 主机安全服务(Host Security Service,HSS)是以工作负载为中心的安全产品,集成了主机安全、容器安全网页防篡改

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  • 方案概述

    方式更加科学、合理,有助于提高管制策略的有效性针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 执行横向联邦学习作业

    执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 获取横向联邦学习作业详情

    获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 使用Moodle搭建在线学习系统

    使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统,它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统,采用Docker部署,已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。 资源成本规划

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  • 自动学习/Workflow计费项

    自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习Workflow中进行模型训练推理时,会使用计算资源存储资源,会产生计算资源存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    在哪里可以进行课程学习? 订单支付完成后,点击“返回我的云市场”,回到“我的微认证”个人中心,进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”,选择“我的微认证”,进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 主机深度采集成功,部分采集规格信息缺失

    主机深度采集成功,部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后,在资源详情中查看采集的基本信息规格信息,发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题,可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时,UNIX换行符格式不正确。正常情况下,Linux系统使用“LF”作

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  • 附录

    ,可进一步简化基于容器的应用程序部署管理,您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用,以及方便的管理维护。 volcano插件:Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    表面静态量默认包括地形高度、LAND_MASKSOIL_TYPE,用于初始化模型状态并提供地表特性信息。当前不支持添加或去除这些静态量。 LAND_MASK:一个二维数组,表示模型网格中每个单元格是否是陆地。 SOIL_TYPE:表示地表土壤分类,影响土壤的物理化学特性,如水分保持能力、热容量导热性。 模型输出控制参数

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散连续型数据,只能选择一列。

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  • 可信联邦学习作业管理

    可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题: 计算节点API

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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