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    深度学习应用搭建过程 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 搭建应用

    搭建应用 构建FTP站点 搭建Microsoft SharePoint Server 2016 手工部署Docker(CentOS 7.5) 搭建微信公众号后台——收发文本消息 手工部署GitLab(CentOS7.2) 手工部署RabbitMQ(CentOS 7.4) PostgreSQL本地Slave搭建步骤

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  • 数据处理简介

    数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 什么是医疗智能体

    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。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。 医疗智能体 面向的用户

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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

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 搭建流程

    搭建流程 图1 搭建流程 项目立项会(1个工作日) 明确双方责任人、需求 资料收集(1个工作日) 企业管理员需配合提供系统装填的物料 打通平台(1-3个工作日) 注册微信服务号、小程序,并关联认证 认证费用300元/次,审核时间1-3个工作日 独立小程序授权(5-7个工作日) 配置独立小程序、测试、上线、发版

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  • 组织搭建

    组织搭建 Astro低代码平台提供了统一的组织角色权限控制管理RBAC模型,权限可控、管理统一。在使用AstroFlow创建业务流程应用前,请配置组织层级、角色与权限等,让平台认识您。 设置通信录的维护方式,即从哪里添加成员。 在Astro中,支持自维护和飞书两种通信录维护类型,

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  • 实现过程

    实现过程 涉及接口 登录(login) 请求方法:PUT 请求的url:https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录(forcelogin) 请求方法:PUT 请求的url:https

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  • 方案概述

    者平台的丰富实验资源和远程真机功能,为员工提供实践的学习体验。 需要开展远程教育和在线实践教学的高校和职业院校,可以利用造风者平台快速搭建实验环境,实现线上线下教学的无缝对接。 方案架构 本方案通过搭建一个基于华为云的在线学习网站,结合私有云中配套的沙箱虚拟资源平台,构建一个可在

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  • 搭建SFTP

    搭建SFTP 简介 SFTP(Secure File Transfer Protocol)是一种用于安全访问、传输和管理大文件和敏感数据的网络协议,它通过SSH协议运行,能够支持SSH完整的安全和身份验证功能。本教程介绍如何在HCE OS 2.0上部署SFTP服务。 准备工作 准

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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  • 环境搭建

    环境搭建 开发工具 新建工程 基本配置 工程结构 父主题: 开发指南

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  • 搭建容灾

    搭建容灾 操作场景 建立跨Region容灾关系,当主实例所在区域发生突发性自然灾害等状况,主节点无法连接,可将异地灾备实例升为主实例,在应用端修改数据库连接地址后,即可快速恢复应用的业务访问。 搭建跨Region容灾的最佳实践,请参见RDS for PostgreSQL搭建跨区域容灾关系。

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  • 搭建环境

    搭建环境 搭建LNMP环境 搭建LAMP环境 搭建Java Web环境 镜像部署Windows环境 手工搭建Hadoop环境(Linux) 手工部署Node.js(CentOS 7.2)

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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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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 各高校软件工程专业在专业建设升级改造过程中,往往面临着以下挑战: 需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业; 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足;

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