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    深度学习添加上采样层 更多内容
  • 模型评估

    模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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。取值范围为1~10的整数。

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%,但云硬盘的读IOPS没有达到IOPS上限

    个I/O请求依次按顺序(串行)提交时,需要1秒才可以全部完成,则在1秒的采样周期中,磁盘的I/O使用率达到了100%;而如果10个I/O请求一次性全部(并行)提交时,需要0.1秒就可以全部完成,则在1秒的采样周期中,磁盘的I/O使用率仅达到10%。由此可见,即使磁盘的I/O使用率

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  • ALM-303046809 采样周期内,CRC错误超过告警阈值

    ALM-303046809 采样周期内,CRC错误超过告警阈值 告警解释 WLAN/4/AP_CRC_TOO_HIGH:OID [OID] AP CRC is abnormal notify. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], APCrcErrRate=[LONG]/10000

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 创建模型微调任务

    使用预设学习率,有效避免模型震荡。 表3 LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 target_modules LoRA微调 LoRA微调的layer名关键字。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 准备声音分类数据

    建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。

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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。

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  • 实施步骤

    如图所示为返回的截帧结果 当需要对工作流参数做修改时,可以选择两种方式。以修改截图最长边的尺寸到500,采样点到11s为例: 直接在url后对参数修改 在工作流名称后使用’/’加上参数名,再使用’_’连接加上指定参数值.不通参数间使用’,’分隔 <对象url>?x-workflow-graph-

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  • 泛化场景

    如开启,根据选择泛化类型,展示可以设置的场景泛化参数。自建逻辑场景默认开启参数设置。 采样方式 可选择“均匀采样”“蒙特卡洛采样”“拉丁超立方采样”“联合概率分布采样”“重要性采样”。具体可参考“采样方式介绍”。 场景文件版本 泛化任务支持的场景文件版本。 场景泛化数量 泛化后生成的场景数量(0,10000]。

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • PERF03-03 使用弹性伸缩

    CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度弹性,主要是负责修改负载的调度容量变化。例如,HPA是典型的调度弹性组件,通过HPA可以调整应用的副本数,调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量,从而实现调度的伸缩。 节点弹性伸缩:即资源弹性,主要是集群的容量规划不能满足集群调度

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  • 排序策略

    说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh

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  • 对象相关接口(Harmony SDK)

    对象相关接口(Harmony SDK) 上传对象(Harmony SDK) 追加上传(Harmony SDK) 下载对象(Harmony SDK) 复制对象(Harmony SDK) 删除对象(Harmony SDK) 批量删除对象(Harmony SDK) 设置对象元数据(Harmony

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