华为云奖励推广计划

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    深度学习数学书籍推荐 更多内容
  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 使用kubectl(推荐)

    使用kubectl(推荐) kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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  • 推荐配套产品

    推荐配套产品 在RR选择共部署的组网中,一般总部站点的CPE既是站点的网关,又要承担RR的职责,所以需要高性能的CPE设备。分支站点根据站点业务规模选择CPE。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点 AR6300(只支持单主控,不支持双主控)、AR6280。

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  • 删除应用 (推荐)

    删除应用 (推荐) 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 应用id 请求参数 表2 请求Header参数

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  • 推荐配置(可选)

    推荐配置(可选) 成功添加加速 域名 以后,您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等,提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级,能有

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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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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 查询推荐热词

    objects 推荐词列表 数组长度:0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值:0 最大值:2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度:0

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  • 获取推荐结果

    客体的id列表,非必选项。有下面两种场景使用: 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如,给用户推荐物品,主体是用户,客体是物品;给物品推荐用户,主体是物品,客体是用户;给用户推荐用户,主体是用户,客体是用户;给物品推荐物品,主体是物品,客体是物品。 纯排序场景中,该参数为传入待

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  • 获取推荐结果

    关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结果,如图2所示。如果是关联推荐,则需要配置“物品项”,即推荐与物

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  • 用户推荐平台

    用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础,使用高效、准确的用户推荐模型,建设消费者数据中心并建立人群画像,挖掘用户行为数据,驱动业务决策实现智能化全场景营销体验,助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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  • 规格推荐管理

    规格推荐管理 地域推荐 父主题: API(推荐

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  • 资源选择推荐

    资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快

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  • 取消作业(推荐)

    取消作业(推荐) 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业,若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式: DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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  • 数学函数和运算符

    数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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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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  • 应用场景

    化的持续集成也尤为重要。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、部署、测试计划、制品仓库。 实现结果 开发人员高效协作,项目开发周期可控可观,快速响应客户需求。 传统行业互联网+转型 研发挑战 由于对互联网行业了解不足,以及本身传统管理模式中存在的弊端,导致转变方向不

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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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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 获取推荐结果

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击

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  • 实时推荐(realtime

    游走过程提前结束参数:候选推荐节点访问次数的最小值。 说明: 对于一个节点,如果其在随机游走过程被访问到,且被访问到的次数达到“nv”,则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数:候选推荐节点个数。 说明: 若某个source节点的候选推荐节点达到

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