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    深度学习思维层次 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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  • 层次查询

    SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level:伪列用于返回查询的层次。 START WITH:用于指定层次关系,即查询的根行。 CONNECT BY:用来指定父行和子行的关系。 PRIOR:用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY:指定同一层级之间的排列顺序。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • CoT思维链

    CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 类型层次结构

    类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系,允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图,请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型,选择“显示类型层次结构”,或按下 “Ctrl+H”(IDEA快捷键)。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮,可以切换查看子类、父类或一起查看。

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  • 新建层次结构

    数据集”进入数据集页面。 选择需要创建层次结构的数据集,单击数据集名称,进入数据集编辑页面。 在数据编辑页面,单击“更多>新建层次结构”。 在新建层次结构页面输入“名称”。 选择相关的维度,单击“确认”完成层次结构创建。 图1 新建层次结构 保存配置后,数据集中会将该层次结构增加为维度字段,并按

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 层次递归查询函数

    层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述:仅在层次递归查询中适用,用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称,只支持类型为CHAR/VA

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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  • 基本概念

    75个英文单词,1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 私有CA层次结构设计

    根CA用于签发二级从属CA,二级CA(路径深度可设置范围为:5≥路径深度≥2)再向下签发三级从属CA,三级CA(路径深度可设置范围为:4≥路径深度≥1)再向下签发四级从属CA(路径深度可设置范围为:3≥路径深度≥0),以此类推,最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。 虽然深层次的结构能使得CA层次更加的细

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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  • 管理CodeArts TestPlan思维导图

    管理CodeArts TestPlan思维导图 思维导图基础操作 进入思维导图后,除了编辑节点,还可以进行以下操作: 操作项 说明 重命名 单击思维导图左上方,在弹框中输入新名称,可以对当前思维导图重命名。 删除思维导图 在思维导图页面右上方单击,在下拉列表中选择“删除思维导图”,单击“确定”,删除当前思维导图。

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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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