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。

 
 

    深度学习花书封面 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 设置封面

    设置封面 功能介绍 将视频截图生成的某张图片设置成封面。 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 PUT /v1.0/{project_id}/asset/cover

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  • 查询视频模板封面图

    ListThumbnail objects 视频封面图列表。 表4 ListThumbnail 参数 参数类型 描述 id String 视频封面图ID。 created_at String 创建时间。 is_primary Integer 是否作为视频素材封面。 0:否 1:是 file_name

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  • 设置项目封面

    图片默认为匿名可访问,请勿上传包含敏感数据的图片。 图1 设置项目封面 页面缩略图:使用项目中,页面的缩略图,作为当前项目的封面。 上传封面:单击“上传封面”,从本地上传图片作为项目的封面。建议使用596*328尺寸的图片。 默认封面:使用系统提供的默认封面,作为当前项目的封面。 父主题: 项目管理

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  • 设置项目封面

    图片默认为匿名可访问,请勿上传包含敏感数据的图片。 图1 设置项目封面 页面缩略图:使用项目中,页面的缩略图,作为当前项目的封面。 上传封面:单击“上传封面”,从本地上传图片作为项目的封面。建议使用596*328尺寸的图片。 默认封面:使用系统提供的默认封面,作为当前项目的封面。 父主题: 项目管理

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  • 自定义视频封面

    上传视频时,点播服务会默认截取视频的第一帧作为封面图片。您也可以通过上传图片或截图封面来更新视频的封面。 上传封面:适用于需要通过封面表达视频的大概内容及重点的场景。在上传前,您需要提前线下设计一张JPG或PNG格式的封面图片。 截图封面:适用于希望将视频中的某个瞬间画面来设置成封面的场景。无需要额外准备

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  • 封面生成消息体

    封面生成消息体 封面生成的触发条件是首帧封面生成。json消息体如下所示: 首帧封面生成成功 { "event_type": "coverComplete", "cover_info": { "status": "FAILED", "title": "XC1", "asset_id":

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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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  • 设置视频模板封面图

    设置视频模板封面图 功能介绍 根据用户提供的视频封面图资源ID和AIM视频资源ID设置视频模板的封面图。 URI POST /v1/aim/template-material-thumbnails 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的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

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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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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  • 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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  • 算法备案公示

    拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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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、药品说明等。 物流海关:报关单、货运单、配送单等。 其他:成绩单、商超小票、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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