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。

 
 

    深度学习模拟量化 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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  • 模拟案例

    模拟案例 案例概述 创建缺陷 分析缺陷 确认缺陷 修复缺陷 测试缺陷 验收缺陷 关闭缺陷 激活缺陷 协同下发缺陷 父主题: 缺陷管理最佳实践

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  • 量化配置

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 量化配置

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  • 告警模拟测试

    > 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数,具体参数说明如表1所示,配置完成后,单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成,可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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  • 模拟案例

    模拟案例 案例概述 创建原始需求 处理原始需求 编辑原始需求详情 父主题: 原始需求管理实践

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  • 告警模拟测试

    > 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数,具体参数说明如表1所示,配置完成后,单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成,可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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  • 模拟定位信息

    模拟定位信息 功能介绍 云手机模拟定位信息包括GPS数据、基站信息、WiFi BSSID信息,并提供地理编码/逆地理编码功能。 使用方法 GPS数据和基站信息的注入 在手机adb shell环境里执行echo "参数列表(参数之间用“:”分割)" > /data/gps/fifo。

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  • 模拟告警规则

    模拟告警规则 功能介绍 Simulate alert rule 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/siem/alert-rules/simulation 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 模型训练

    定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程,需要从硬件角度(芯

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  • 接入模拟设备

    接入模拟设备 创建产品 选择左侧导航栏“边缘节点 > 设备建模”进入页面,单击右上角“创建产品”。 创建产品 所属资源空间:与节点所属资源空间一致 产品名称:自定义 协议类型:MQTT 数据格式:JSON 厂商名称:自定义 设备类型:MQTT_Device 在单击“产品名称”下的

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  • 轻量化模型卡片

    单击“保存”。 使用轻量化模型卡片 已添加“轻量化模型”卡片到角色桌面,并且已上传文件进行轻量化转换。如果您还没有进行轻量化转换,卡片内容为空。 您可以参见轻量化模型转换API,调用相应的API上传待轻量化转换的文件,查询轻量化转换的任务和下载轻量化文件。 在卡片左侧的列表中选

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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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  • 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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  • 下载轻量化文件

    下载轻量化文件 功能介绍 下载轻量化文件 文件轻量化完成后,会以目录文件夹的形式存储在系统中,通过查询轻量化任务状态能够获取到轻量化文件的存储目录,即属性lightweight_file_path的值。该目录下会存在大量的轻量化文件,这些文件信息会存储在该目录下的Configurations

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  • 内容数据量化

    内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题: SOW(项目工作说明书)注意事项

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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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  • 轻量化模型转换API

    量化模型转换API 上传图纸文件 查询轻量化任务状态 下载轻量化文件 父主题: IPDCenter Space服务API

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  • 模拟数据分析

    模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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