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    深度学习中的下采样 更多内容
  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • 数据采样

    )和(1,)分别为特征列组合样本数据。 seed 改变随机数生成器生成随机数种子。取值必须为整数。 默认值为空,即不对分层采样产生影响。seed值不固定时候,每次采样出来样本数量,以及每层采哪些行都是不固定。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流名字。 操作流变量名

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  • 数据采样

    数据样本采样方法。 包含如下方式: 随机采样:随机选取指定数量样本。 随机百分比:随机选取指定百分比样本。 前N条:按照从前往后顺序选取指定数量样本。 全量:选取全部样本。 采样参数 采样方法为“随机采样”或“前N条”时,取值为记录数;采样方法为“随机百分比”时,取值为百分比。

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  • 采样方式介绍

    蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样目的是用较少采样次数,来达到与多次蒙特卡洛采样相同结果,并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示,同样对于µ=0,δ=1正态分布,可以利用更少采样点得到相同分布,并且不会产生明显聚集现象,边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样

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  • 采样方式有几种?

    图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样目的是用较少采样次数,来达到与多次蒙特卡洛采样相同结果,并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示,同样对于µ=0,δ=1正态分布,可以利用更少采样点得到相同分布,并且不会产生明显聚集现象,边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样

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  • 产品术语

    户隔离、加密存储等安全技术,保障数据全生命周期安全。 数据集 某业务具有相同数据格式数据逻辑集合。 数据集实例 数据集实例,有具体数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准

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  • 算法工程处理的时候必须要先采样吗?

    算法工程处理时候必须要先采样吗? 算法工程数据采样目的是提升界面每个特征操作速度。大数据量操作时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作,都只对采样数据进行处理,可以减少特征操作处理数据量。 父主题: 特征工程

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  • 深度诊断ECS

    node使用率已经超过了80%,可能导致在这些分区上无法创建新文件 guestos.filesystem.invalid_device fstab设备检查 当前实例/etc/fstab文件配置某个设备不存在,可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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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 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • APM指标数据采样策略是什么?

    APM指标数据采样策略是什么? 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后,APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据,不涉及个人隐私数据,详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集,默认采集周期为1分钟。

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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  • 云手机音视频

    启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度采样间隔等。 云手机视频 视频初始化 初始化视频服务,设置视

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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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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ts集成了深度学习和机器学习技术,同时ModelArts是一站式 AI开发平台 ,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关功能可以直接在ModelArt

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