AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    小学数学的深度学习 更多内容
  • 保存横向联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    如,图像分类、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获取数据真实可靠性。而事实上,不能一次性将

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成模型进行

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研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行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 最新动态

    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,自动抓取画面中清晰人脸上传至您后台系统,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客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超车牌识别技能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • C++源码包含math.h导致数学函数重定义

    原因:C++库中实现了部分数学函数库,并在头文件中进行了using 引用,导致与Huawei LiteOS系统C库中的定义冲突了。解决方案:C++源码math.h的包含修改为cmath,即“#include ”修改为 “#include ”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 二次开发

    S架构产品,基于平台二次开发充分考虑了B/S架构特性,具有下述特点。 用户基于平台在线开发,快速开始,无需费力搭建开发环境。 使用简单,没有很多编程技能要求。平台支持语言形式与javascript/java很接近,尽量减少额外学习成本。在语言机制上,尽量减少对用户干扰,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)联邦计算;

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    Interface,应用程序编程接口)方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 您可以使用本文档提供天筹求解器服务API描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解器服务包含二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他分析任务输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B分析任务以a为输入参数,则a引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 函数

    求周期内状态持续时长,单位为毫秒 StateTime(status, 'on'),结果为周期内status值为on总持续时间 TS_Sum(property) 时序聚合 求周期内某个属性总和值 TS_Sum(qps),结果为周期内总qps值。 sin 数学 求弧度sin值

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    当训练数据量很大时,深度学习模型训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一调优手段无法达到期望加速效果。所以分布式加速调优是一个系统工程,需要从硬件角度(芯片、硬件设计)考虑分布式训练架构,如系统整体计

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欢迎使用基因容器服务

    SDK使用方法请参见SDK参考,当前仅支持Python语言SDK。 REST API使用方法请参见API参考。 命令行使用方法请参见命令参考。 使用建议 如果您需要对华为云上资源进行权限精细管理,建议您在使用G CS 前,使用IAM服务创建IAM用户及用户组,并授权,以使得IAM用户获得GCS操作权限。IAM操作请参见创建用户并授权使用GCS。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长遍历扫描。 “标准策

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括Py

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    容器实验环境,深度集成华为云虚拟化能力,提高平台实验环境并发规模。 产业融通:在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts,提供真实产业级实践环境,体验企业级敏捷式一站开发服务,通过真实工程项目,培养学生工程实践能力和解决复杂工程问题能力。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 天筹求解器服务 OptVerse

    问题描述:运筹优化算法所要解决实际问题描述,例如计划生产产品收益等。 已知参数:解决问题过程中已知参数,例如生产原料,具备不同技能生产工人、各种生产机器等。 约束条件:解决问题过程中约束条件,例如每台机器不能连续生产20小时,每个工人不能连续工作16小时等。 优化目标:待解决问题目标,例如最大化生产利润、最低运营成本等。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了