地图数据服务 MapDS

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    深度学习里面的map 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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  • 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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  • 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

    学习项目 是实施培训落地的重要工具,培训人员可以在管理端将培训内容(线上课,考试,实操作业,线下课等)在学习项目添加,并对指定的人员范围设置可见,学员可以进行自学,同时也可以对指定的人员/部门/岗位等进行任务分派,学员即可收到消息和待办并学习,学员自学或任务学习的数据都可以在学习项目的数据中进行查看和监督。

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • infomap算法(infomap)

    infomap算法(infomap) 功能介绍 根据输入参数,执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标为找到最优的社区结构,使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1

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  • 查询使用桌面的时长

    查询使用桌面的时长 功能介绍 查询使用桌面的时长。 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 POST /v2/{project_id}/desktops/statistics/used

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  • 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书?

    课程有测试题,是否通过就能拿到证书? 微认证课程的测试题仅供学员检测学习成果所用,请点击微认证详情页面的第四步:在线考试,进入微认证考试环节,通过在线考试,即可获取微认证证书。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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  • ConfigMap

    下面示例创建了一个名为configmap-test的ConfigMap,ConfigMap的配置数据在data字段下定义。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap-test data: # 配置数据

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  • 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书?

    课程有测试题,是否通过就能拿到证书? 开发者认证课程的测试题仅供学员检测学习成果所用。 获取证书,请完成开发者认证详情页面的第四、五步:理论考试&实验考试,理论考试和实验考试都通过后将获得开发者认证证书。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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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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  • 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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  • ConfigMap

    时更新,当您更新ConfigMap的数据后,Pod中引用的ConfigMap会同步刷新。 创建ConfigMap 下面示例创建了一个名为configmap-test的ConfigMap,ConfigMap的配置数据在data字段下定义。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap

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  • ConfigMap

    ConfigMap 删除指定namespace下的ConfigMaps 查询指定namespace下的ConfigMaps 创建ConfigMap 删除ConfigMap 查询ConfigMap 更新ConfigMap 替换ConfigMap 父主题: Kubernetes API

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 训练基础镜像列表

    训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 M

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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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