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。

 
 

    深度学习开发用mac 更多内容
  • ALM-157163553 MAC表使用率超过门限值

    hwMacEntityUsage MAC表使用率 hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后,有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address

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  • ALM-157163553 MAC表使用率超过门限值

    hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后,有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address static vlan。

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  • 模型训练

    模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发效率及训练性能,Mo

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  • 方案概述

    实训过程跟踪——准确把握教学节奏,智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量,提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    “合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 自动学习简介

    ,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • ALM-303046977 端口收到非安全MAC时上报该告警

    原因1: 安全mac数或sticky mac数到达配置的上限。 处理步骤 查看告警信息中的端口状态。 如果端口状态是restrict=>2 如果端口状态是shutdown=>3 使用port-security max-mac-num max-number命令来增大接口MAC地址学习限制数,看流量是否正常。

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  • 实现音视频通话(MAC)

    实现音视频通话(MAC) 环境准备 屏幕分享 通话质量监测 播放音效 播放音乐 原始音频数据(音频前后处理) 音频自采集和音频自渲染 原始视频数据(视频前后处理) 自定义视频采集 自定义视频渲染 加入多频道(跨房) 父主题: 实现音视频通话

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  • ALM-1707675688 静态MAC发生漂移

    接口接收到报文的源MAC地址已经在其他接口的静态MAC表中存在,因此接口会直接丢弃该报文。 可能原因 使能了端口安全的接口,接收到报文的源MAC地址已经存在在其他接口的静态MAC表中。 处理步骤 确认该接口下是否需要处理该报文。 Y=>2。 N=>3。 执行命令display mac-address

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  • OptVerse简介

    务业务能力的目的。 我们针对不同语言的SDK提供了开发指南: 表1 表1 不同语言SDK的开发指南 编程语言 开发指南 Java Java SDK 开发指南 Python Python SDK 开发指南 Go Go SDK 开发指南 SDK代码示例自动生成 API Explore

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  • 用例模板

    支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对例模板进行排序。 图1 例模板查找 图2 例模板详情 例模板引用 目前针对IMC集成自动化用例、联营商品认证标准例、开发者应用构建测试用例等已上架为例模板,支持伙伴快速引用完成用例设计。 在“解决方案加速场-例模板页面”点击例模板名称进入详情页面,可查看该用例模板详情。

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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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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  • ModelArts

    Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型

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