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    深度学习需要在linux 更多内容
  • 深度学习模型预测

    是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。

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  • 深度学习模型预测

    是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径,包括模型结构和模型权值。

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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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可,该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习,被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办,在规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 问答模型训练(可选)

    默认模型:修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型:修改知识库内容后训练模型发布生效。 重量级深度学习模型:修改少量知识库内容无需重新训练发布,但会导致问答变慢,模型运行中时单击更新按钮即可;当知识库语料变更较大时导致模型效果下降,重新训练模型。 新建模型 在机器人列表,单

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • Linux系统的云硬盘挂载至Windows系统后需如何处理

    Linux系统的云硬盘挂载至Windows系统后如何处理 不建议将挂载至Linux系统 云服务器 的云硬盘卸载后,重新挂载至Windows系统云 服务器 ;也不建议将Windows系统云服务器上的云硬盘重新挂载至Linux系统云服务器。 在这种情况下,由于文件系统不一致,可能导致磁盘无

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • Linux

    Linux 操作场景 本章节主要介绍如何将老架构的Agent升级到新架构Agent。 约束限制 不支持局点:华南-广州-友好用户环境、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城一。 操作步骤 使用root账号,登录E CS 。 执行如下命令,确认当前Agent的版本是新架构Uniagent还是老架构telescope。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 创建防护策略

    完成关联服务器添加后,单击“创建并学习”,完成Linux防护策略的创建。 Linux防护策略创建完成后,该策略的详情将会自动展示在策略管理列表中,如图5所示。 图5 Linux防护策略列表 表2 策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。

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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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  • 内网采集

    选择通信协议TCP或ICMP。 网段 输入IP地址段,在以下范围内: 10.0.0.0 ~10.255.255.255 172.16.0.0 ~172.31.255.255 192.168.0.0 ~ 192.168.255.255 Linux 填写Linux系统类型主机需要扫描的端口。仅TCP

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 内网发现与采集

    选择通信协议TCP或ICMP。 网段 输入IP地址段,在以下范围内: 10.0.0.0 ~10.255.255.255 172.16.0.0 ~172.31.255.255 192.168.0.0 ~ 192.168.255.255 Linux 填写Linux系统类型主机需要扫描的端口。仅TCP

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