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    深度学习应用方面 更多内容
  • 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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  • AI开发基本流程介绍

    对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的

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  • 准备工作

    (计算空泡),从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 什么是应用服务网格

    什么是应用服务网格 应用服务网格(Application Service Mesh,简称ASM)是华为云基于开源Istio推出的服务网格平台,它深度、无缝对接了华为云的企业级Kubernetes集群服务云容器引擎(CCE),在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强,可为客户提供开箱即用的上手体验。

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  • 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面

    训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案

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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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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts

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  • 专线接入华为云VPC方案要考虑哪些方面?

    专线接入华为云VPC方案要考虑哪些方面? 物理专线接入可靠性。至少两条专线接入不同接入点,实现可靠性冗余。 带宽与端口规格。业务专线带宽速率1Gbps及以下的可选择1GE端口,带宽速率1Gbps到100Gbps的可根据实际需要选择10GE、40GE、100GE端口。 专线接入的接

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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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  • 附录

    网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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  • 图像搜索

    应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 更多 访问外网 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 更多 操作系统相关 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 步骤2:准备应用运行环境

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  • 概述

    自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户

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  • 欢迎使用应用服务网格

    欢迎使用应用服务网格 应用服务网格(Application Service Mesh,简称ASM)是基于开源Istio推出的服务网格平台,它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎(CCE),在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强,可为客户提供开箱即用的上手体验。

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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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  • 创建纵向联邦学习作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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  • 弹性伸缩概述

    弹性伸缩是根据业务需求和策略,经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 背景介绍 随着Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准,越来越多的应用选择向Kubernetes迁移,用户也越来越关心在Kubernetes上应用如何快速扩容面对业务高峰,以及如何在业务低谷时快速缩容节约资源与成本。 在Kube

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  • 功能介绍

    对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景,基于企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。 支持热词 针对专业词汇,支持上传至热词表,增加专业词汇的识别准确率。

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