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。

 
 

    深度学习数值相似度 更多内容
  • 数值类型

    计算。当要求高精确时,推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比,任意精度类型需要更大的存储空间,其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字,也

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  • 数值类型

    类型。而只有在INTEGER的范围不够的时候才使用BIGINT,因为前者相对快得多。 无符号数值类型仅支持在sql_compatibility = 'B'时的行存储引擎中使用。 当在整数值(其中一个是UNSIGNED类型)之间使用减号、加号、乘号时,结果是无符号。 INT1/UI

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  • 语义相似距离

    语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量(例如word2vec生产的词向量,或者doc2vec生产的文章向量)。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性

    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 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函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • 配置知识融合

    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 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函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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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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  • 数值数据类型

    取值范围:精度M,标度D不支持浮点型数值输入,只支持整型数值输入。 输出格式:对于非法入参一律报错ERROR,不会在sql_mode=''的宽松模式下报WARNING。 2 FLOAT(p) 支持 分区表支持:FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符:数值类型使用^操作符,与M

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  • 数值数据类型

    取值范围:精度M,标度D不支持浮点型数值输入,只支持整型数值输入。 输出格式:对于非法入参一律报错ERROR,不会在sql_mode=''的宽松模式下报WARNING。 2 FLOAT(p) 支持 分区表支持:FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符:数值类型使用^操作符,与M

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 数值数据类型

    数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 支持,存在差异 输出格式: GaussDB 中SELECT TRUE/FALSE输出结果为t/f,MySQL为1/0。 MySQL:BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 数值计算求解器

    数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法,高效求解CAE(Computer Aided Engineering)仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能(AI)加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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  • 召回策略

    在UserCF算法中使用,生成的相似矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量,计算相似时,过滤掉共同记录小于最小交叉的item。 默认值:1。 物品活跃 物品过滤用户的活跃阈值。 取值范围:1-10000。

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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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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索(Image Search)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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