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    深度学习数据集如何预处理 更多内容
  • 受体预处理

    受体预处理 功能介绍 受体预处理,用于前端显示预处理后的受体。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/receptor/preprocess 表1 路径参数 参数

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  • 如何订阅数据集

    如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题: 数据集

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  • 如何下载数据集

    如何下载数据集 数据集服务支持下载数据集到OBS桶,下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节。 父主题: 常见问题

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 预处理模块简介

    预处理模块简介 hilens::Preprocessor类 硬件加速的预处理器 #include <media_process.h> 析构函数 ~Preprocessor() virtual hilens::Preprocessor::~Preprocessor() 父主题: 预处理

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  • 换盘预处理

    换盘预处理 本地盘换盘预处理(磁盘增强型实例) 本地盘换盘预处理(超高I/O型实例) 本地盘换盘预处理(裸金属类型实例) 父主题: 事件管理

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  • 示例-预处理

    示例-预处理 预处理模块示例如下所示: import hilens import cv2 import numpy as np def run(): # 构造摄像头 cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 数据预处理

    数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题: 管理数据

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  • 预处理指令

    预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令,用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题: 基于ecpg开发

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  • 如何发布数据集

    如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题: 常见问题

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  • 如何发布数据集

    如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题: 数据集

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  • 如何订阅数据集

    如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题: 常见问题

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  • 如何下载数据集

    如何下载数据集 数据集支持下载数据集到OBS桶和本地目录,下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节,下载数据集到本地目录的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“申请本地下载数据集”~“下载数据集到本地”章节。 父主题: 数据集

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  • 数据集如何切分

    数据集如何切分 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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  • 模型训练使用流程

    AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

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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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  • 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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  • 创建纵向联邦学习作业

    两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重

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