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。

 
 

    深度学习滑动窗口算法 更多内容
  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 显示设置窗口接口

    显示设置窗口接口 接口功能 该接口用于显示设置窗口接口。 函数原型 showSettingWindow(showInfo: ShowSettingWindowInfo, onShowSettingWindowResult?: (ret: SDKERR, reason: string)

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  • 订阅窗口句柄通知

    订阅窗口句柄通知 接口功能 收到该通知时,窗口句柄信息发生变更。 函数原型 setOnRenderWindowInfoListChangedCB(onRenderWindowInfoListChanged: (hwndInfo: HwndListInfo) => void): void

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  • 窗口Top-N

    通常,窗口 Top-N 直接用于窗口表值函数(Windowing TVFs)窗口 Top-N 可以用于基于窗口表值函数(Windowing TVFs)的操作之上,比如窗口聚合,窗口Top-N和 窗口关联。 窗口 Top-N 的语法和普通的 Top-N 相同。 除此之外,窗口 Top-N

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  • 显示会议主窗口

    显示会议主窗口 showMeetingWindow 接口描述 当会议主窗口处于最小化或者被其他窗口覆盖时,使用该接口将会议主窗口拉到最上层。 注意事项 无 方法定义 - (void)showMeetingWindow; 参数描述 无 返回值 无 示例代码 [[HWMBizSdk getBizOpenApi]

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  • 维护窗口参数配置

    维护窗口参数配置 RETENTION_TIME:评估与压缩记录的保留时长,单位天,默认值30。用户可根据自己存储容量自行调节。 EXECUTION_INTERVAL:评估任务的执行频率,单位分钟,默认值15。用户可根据自己维护窗口期间业务与资源情况调节。该参数与ABS_JOBLI

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  • 模型选择

    异常检测。目前所有窗口的长度,是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改,如果用户对算法比较了解,对当前KPI比较熟悉,可以修改为用户认为更合适的值。 模型推荐:前面选择的数据是有标签的数据,推荐算法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加

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  • 漏斗和留存函数

    condN) 入参说明 window:bigint类型。滑动的时间窗口的大小,指从第一个事件开始,往后推移的时间窗口大小,单位为秒。 mode:text类型。目前仅支持default模式,其他模式报错处理。Default模式是指在同一个窗口期内,从第一个事件开始匹配,尽量匹配多的事件。

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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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  • 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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  • 排序策略-离线排序模型

    nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Est

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 算法发布

    算法发布 上传算法 商品发布 父主题: 发布算法

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  • 更新算法

    String 算法api版本,标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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  • 查找算法

    查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一:按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二:单击右上角“刷新”图标,刷新算法列表。 操作三:自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序,可单击表头中的箭头进行排序。 父主题:

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  • 算法管理

    算法管理 算法创建 算法详情 父主题: 仿真服务

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  • 训练算法

    单击在线编辑栏的“算法编辑”,可在线编辑算法文件,具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器,在创建成功的算法名称后“在线编辑”栏单击“算法编辑”,或单击算法详情页右上角的“算法编辑”,进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法,界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件,

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  • 算法优化

    算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 算法参考

    算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法(k-core) k跳算法(k-hop) 最短路径算法(Shortest Path) 全最短路算法(All Shortest Paths) 带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest

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