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    深度学习算法 对比 更多内容
  • 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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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 数据对比

    数据对比 内容对比不支持哪些数据类型 DRS对比任务对数据库有什么影响 DRS对比任务耗时预估

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  • 数据对比

    数据对比 对比任务报错,关键词“失败报错:service SDV failed! cause by: the size of records in one shard[ *** ] of target database, exceeds the max size 200000” 父主题:

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  • 评测对比

    新建评测对比任务。 图4 对比任务 评测对比相关操作 在“评测对比”列表,可对任务进行以下操作。 表1 评测对比相关操作 任务 操作步骤 查找对比任务 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。 查看对比任务详情 单击对比任务名称,可在对比任务详情页查看该评测对比详情、报告对比、任务日志。

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  • 对比管理

    对比管理 在仓库详情的“代码”页签下的“对比”子页签,支持通过对比查看分支之间或标签版本之间发生的代码变化。 分支之间对比后可根据需要新建合并请求。 父主题: 管理代码文件

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  • 对比管理

    对比管理 查询对比策略 修改对比策略 查询健康对比列表 查询健康对比任务详情 获取健康对比对象级对比概览 查询数据级流式对比列表 父主题: API v5(公测中)

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  • 执行作业

    常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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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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  • 产品优势

    务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资

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  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 方案概述

    不够,分析缺少深度以及针对关键场景制作多版计划难度高、效果差的痛点问题。 本实践介绍如何通过杉数科技供应链智慧决策平台对供应链进行优化决策,实现: 计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比;协同多部门之间的数据信息壁垒,高效配合; 灵活可配置的分类与高效运筹优化算法;自动的模拟流程,对策略高效验证;

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  • 获取健康对比对象级对比概览

    获取健康对比对象级对比概览 功能介绍 获取健康对比对象级对比概览。 URI GET /v5/{project_id}/jobs/{job_id}/health-compare-jobs/object/{compare_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 查询对比结果

    请求查询结果的对象级对比任务id。 line_compare_id 否 String 请求查询结果的行对比任务id。 content_compare_id 否 String 请求查询结果的内容对比任务id。 current_page 是 Integer 分页查询的当前页码,对查询对比任务的结果生效。

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  • 取消对比任务

    取消对比任务 功能介绍 取消对比任务。 URI DELETE /v3/{project_id}/jobs/{job_id}/compare/{compare_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的Project

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  • 集群类型对比

    集群类型对比 集群类型对比 CCE支持多种类型的集群创建,以满足您各种业务需求,如下为集群类型之间的区别,可帮助您选择合适的集群: 维度 子维度 CCE Standard CCE Turbo CCE Autopilot 产品定位 - 标准版本集群,提供高可靠、安全的商业级容器集群服务。

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