超分辨率转换

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    提高分类精度 深度学习 更多内容
  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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  • 资源分类

    资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置,该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景,将企业的知识储备按一定依据(如:业务类型或职能等)划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径:

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  • 场景分类

    场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型,具体如下: 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题: 设置

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  • GPU加速型

    NVLink (GPU直通) 5120 15.7TFLOPS 单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 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。

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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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  • 训练模型

    当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后,单击“开始训练”。

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  • 概要

    yter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 训练模型

    当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。

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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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  • 提高Kafka消息处理效率

    提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic,以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议:

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  • 模型精度调优

    模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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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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  • 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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  • PyTorch迁移精度调优

    PyTorch迁移精度调优 引言 精度校验 精度调优总体思路 准备工作 问题复现 Msprobe工具使用指导 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

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  • 精度调优总体思路

    将模型转为单机训练等,这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式,Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能,通过采集和对比标杆(GPU/CPU)环境和昇腾

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  • 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro

    、领域的高精度文本处理模型,可应用于政府、金融、法律等行业。 已发布北京四区域 自然语言处理 套件 OBS 2.0支持通用文本分类工作流 自然语言处理套件提供文本分类项目的通用工作流,仅适用于中文文本的分类场景,支持单标签分类和多标签分类。 已发布北京四区域 通用文本分类工作流 OBS

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 管理设备分类

    单击“操作”列的。 停用设备分类 停用设备分类后,此分类在“容量规划”、“资产台账”和“库房管理”界面中不显示。当上级分类被停用后,所有下级分类均被停用。 单击“操作”列的。 删除设备分类 当设备分类调整,不再需要某些设备分类时,可执行此操作。 单击“操作”列的。 在弹出的“删除分类”对话框中,填写“删除原因”,单击“确定”。

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