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    数学错题集促进深度学习课题研究 更多内容
  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 运营活动

    运营活动 PK赛 PK 赛是利用竞争激励的方式让学员主动参与学习,以竞赛的形式来促进学员练习、学习。 运营-运营活动-PK赛-【新建】 图1 新建PK赛 图2 基本信息 图3 PK赛内容 图4 设置 抽奖管理 管理员在后台上新建抽奖规则,通过分享链接/二维码的方式让学员参与抽奖活

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 创建模型微调任务

    已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已具备格式为“对话文本”的微调数据,具体请参考创建微调数据或收藏预置微调数据。 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限,权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 创建微调任务

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  • 排序策略

    part-00000开头的文件,需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 运营内容

    体验中心展示演示体验设备等。 示范企业数字化转型 建设期试运营阶段:以边缘一体机分布式工厂基础设施、成熟数字化转型方案等推广应用为主。通过深度调研企业数字化转型过程中的共性难点问题,形成一批工业数字资产标杆模板,导入平台的建设和运营,推动平台能力持续完善,打造示范企业应用平台能力的数字化基础设施。

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  • 准备工作

    本的昇腾开发套件CANN Toolkit、昇腾驱动以及torch_npu包。具体操作,请参考昇腾商用版资源下载指导。 数据。 需要排查是否使用的训练数据存在差异。 初始权重。 需要排查是否加载的初始权重有差异,建议加载相同的初始权重。 父主题: PyTorch迁移精度调优

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  • 产品术语

    效率,同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术,保障数据的全生命周期安全。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据实例 数据的实例,有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归

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  • 大模型开发基本流程介绍

    大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于 自然语言处理 (NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原

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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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  • 导入和预处理训练数据集

    print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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  • 总体架构

    工业APP引擎平台提供工业APP套件、商业工业软件SaaS和轻量化APP孵化器。并面向企业用户、母工厂、云工厂、设计师、运营人员提供一站式服务平台,支持企业用户门户、应用商城的日常运营,集约式管理用户购买的企业生产工具。 行业知识库平台:以人工智能、行业知识模型为基础,通过人

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 成长地图

    详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转Classroom 01 了解 促进教师和学生通过Classroom进行实时互动,极大提升了教学体验。 产品介绍 什么是Classroom 功能列表 03 使用 学习如何在Classroom中开始您的实际工作。 教师 账号登录 资源空间 教学市场

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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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