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。

 
 

    深度学习融合算法 更多内容
  • 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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  • 产品优势

    即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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  • 方案概述

    料备货。 方案优势 核心技术1:海量家居家装方案,训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成:用户CAD图(dwg/dxf/JPG格式)导入软件,即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型

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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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  • 什么是知识融合

    图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似度函数,并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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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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  • 购买算法

    单击“进入商城”,或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”,进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”,根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法,或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法,您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”,通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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  • 购买算法

    登录后iClient界面会同步显示商城推荐的一些算法。您可以单击“换一批”,快速选择需要的算法进行购买。 请使用华为云账号名和密码登录好望商城,使用手机号码无法在iClient侧登录好望商城。 单击右上角“进入商城”,进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法,或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法,查看算法详情。

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  • 购买算法

    单击右上角“进入商城”,进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法,或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法,查看算法详情。 您可以查看“规格说明”,了解算法适配的具体设备型号以及软件版本,请记录此信息,安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”,跳转到购买界面。

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  • 上传算法

    根据需要上传的算法填写商品属性,单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中,将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包,如选择多个适用平台,则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示,参见图2填写算法详细信息,详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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  • 发布算法

    发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题: 商品发布

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题: 算法中心

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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 算法API

    算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版

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  • 算法API

    算法API 最短路径(Shortest Path)(1.0.0) 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 标签传播(Label Propagation)(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题: 业务面API

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  • 绩效算法

    以租户管理员角色登录客户服务云,进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”,选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”,新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称:自定义,不超过100字符。 算法方程式:通过插入变量,构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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  • TPE算法

    TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator,是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中,对于每个超参,TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x),为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x),选择l(x)

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  • 删除算法

    删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面,“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”,在弹出的提示框中单击“确认”,删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery,在“我的资产 > 算法”中,单击我的订阅,对需要删除的算法单击“取消订阅”,在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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  • 算法详情

    算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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