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    深度学习提取频谱特征 更多内容
  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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  • 文本类加工算子能力清单

    格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件(键值对类型文件)中提取出内容。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容,并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 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。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    signature_type 是 String 特征类型。 最小长度:1 最大长度:150 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 提取超类

    Superclass对话框中,提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中,选择要提取的类成员。对于方法,选中Make abstract复选框,将提取的方法声明为超类中的abstract方法,并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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  • 提取方法对象

    提取方法对象 此重构允许您将任意代码片段单独移动到新类的方法中,以便您可以进一步将该方法分解为同一对象上的其他方法。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到包装类的新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method Object。

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  • 排序策略

    路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包

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  • 创建纵向联邦学习作业

    “FiBiNET”算法新增限制: 特征方必须要有两个及以上离散特征,连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征,如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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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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  • 模型训练服务简介

    模型训练服务简介 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产,包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK,帮助开发者提速AI应用开发,保障模型应用效果。 电信经验嵌入降低模型开发门槛

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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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  • 响应提取

    响应提取 响应提取提取接口响应结果的某一部分,命名为参数,供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义,后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中,在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数,请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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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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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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