AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习图像分割原理 更多内容
  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • OBS导入数据简介

    已标注数据格式规范:物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分割 音频 声音分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 格式规范:声音分类 支持

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  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 图像显示

    图像显示 OSD配置 图像套餐 图像计划 父主题: 配置指导

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  • 图像套餐

    > 图像显示” ,左侧选择需要配置的设备。 单击“添加图像套餐”,配置图像套餐相关参数。 图2 添加图像套餐 表1 图像显示功能清单 参数 说明 图像调节 支持调节图像基础参数:亮度、饱和度、对比度、锐度。 日夜切换 支持切换昼夜模式,通过调整昼夜模式能帮助摄像机适应低照度条件,体现更高的光灵敏度。

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  • 图像计划

    图像计划 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 图像显示”,左侧选择需要配置的设备。 单击“图像计划”,开启启用计划开关。 默认进入年度计划模式,选中套餐后在表格上框选时间区域,无设置时段执行默认套餐。 图1 年度计划 您也可以单击“昼夜计划”,进入昼夜计划模式,选择白

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  • 背景和原理(对象)

    您自定义的字段将保存在上图中的“自定义字段”页签,更多关于对象模型的详细介绍请查看定义对象。 学习地图 如图2所示,通过本节的学习和实践,您可以初步了解“对象”和“标准页面”的基本概念和能力。 图2 学习地图 父主题: 定义数据对象

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos(路由)、Config(配置)和Shard(分片)组件构成。其中,Confi

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 查询样本列表

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 创建标注作业

    添加标签:单击“添加标签”可增加多个标签。 启用语音内容标注(语音分割) 仅“语音分割”类型数据集支持设置,默认关闭。如果启用此功能,支持针对语音内容进行标注。 启用团队标注(语音分割) 仅“语音分割”类型支持团队标注,因此选择创建语音分割类型时,支持设置是否启用团队标注。 启用团队标注功能,

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  • 图片标注

    图片标注 图像分类 物体检测 图像分割 父主题: 人工标注

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