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    深度学习特征图 更多内容
  • 深度诊断ECS

    在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。 2 诊断报告 在“诊断详情”区域,单击异常项左侧的“”查看异常详情,并根据“优化建议”进行处理。 3 诊断异常项(示例) 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    达能力的特征特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 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。

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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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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 创建特征工程

    择箱线、折线或面积即可。支持同时选中多列进行操作。有些数据类型不支持绘制Mini,如“Text”类型,操作时请注意界面右上角的提示信息。 绘制形:选中特征列,单击标,选择需要展示的形形式即可。支持同时选中多列进行操作。有些数据类型不支持绘制形,如“Text”类型,操作时请注意界面右上角的提示信息。

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • 创建特征工程

    程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例,操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的标。 弹出“特征处理”对话框。如1所示。 1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数,具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母(A~Z

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • APP特征信息无效

    APP特征信息无效 整改通知: 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因: 出现此情况,可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议: 请参考变更备案,填写新的APP公钥或MD5值,确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题: APP信息

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  • 图像搜索

    实时访问和调用API获取像搜索结果,帮助用户在像库中进行相同或相似像搜索。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用像搜索服务的通用片搜索功能,查找出片库中与本地存储的片相匹配的片信息。 快速使用像搜索 调用API实现功能

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  • 特征工程简介

    查看发布服务的详情,创建特征工程任务,删除特征工程服务,详情请参见表1。 1 特征处理工程页签 2 已发布服务页签 表1 特征工程管理界面说明 页签 参数名称 参数说明 特征工程页面 创建特征工程。 根据特征工程名称关键字,快速查找特征工程。 单击标,可查看Jupyterl

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  • 产品术语

    b交互式开发模式,是界面右上角的标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景,可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧(私有云或公有云),与不同层级网络控制系统对接,实时采集业务数据,基于最优算法模型实时调整网络运行配置,针对故障实施自动隔离

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  • 概述

    用API获取像搜索结果,帮助用户在像库中进行相同或相似像搜索。 您可以使用本文档提供像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如像搜索包含的创建实例、搜索片和删除片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用像搜索API之

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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改1红框区域对应值。其中,S表示源数据,T表示目标数据,X表示数据特征,Y表示数据标签。 单击标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例

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  • 学习项目

    操作路径:培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 12 循环任务设置1 13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-报名设置 14 报名设置1 15 报名设置2 复制 学习项目支持复制,便于管理员快速创建/编辑

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  • 功能介绍

    多人协同的样本标注1 6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效率;也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量,作为底进行辅助标注,提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 7 辅助标注1 8 辅助标注2 9 多种样本半自动标注工具

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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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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 4 选择模式 阶段任务 5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 6 指派范围1 7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    每个章节学习到最后的时候,会提示“第X章节完成学习”,该章节会自动变成完成状态。 8 使用数据网络时的提示页面 学习PDF类型的章节。 学习PDF之前需要先下载下来,然后使用第三方软件打开学习9 打开PDF之前需要先下载下来 课程的章节都学习完毕后,手动点击“确定完成课程”按钮可以完成课程学习10 所有章节已完成后,可以点击确定完成课程

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务(如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景)可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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