学习的深度和广度不够 更多内容
  • 应用场景

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户物品关联关系,将对应场景推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标用户体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

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  • 如何做课程学习?

    操作步骤-手机端: 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

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  • 新建联邦学习作业

    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 name 是 String

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  • 删除联邦学习作业

    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 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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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 查看作业计算过程作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 功能介绍

    图15 训练指标中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 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。

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  • GPU加速型

    M60-xQ使用GPU虚拟化能力,x为1/2/4/8,表示 云服务器 使用GRID技术将M60 GPU虚拟为不同规格型号vGPU, x对应于vGPU显存大小,Q表示该类型vGPU主要适用于工作站桌面场景。更多关于GRID虚拟GPU介绍,请参见NVIDIA官方文档。 G1型 弹性云服务器 功能如下: 处理器:英特尔®

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  • 概述

    概述 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。 父主题: 产品介绍

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  • AI开发基本流程介绍

    、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,不能一次性将所有数据都采

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  • 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。

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  • 产品优势

    做为基础,保证资源充足,无需排队。为生物测序行业量身定做业务流程,更贴近您业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用秒级弹性伸缩能力,在流量突增时能快速弹性扩容,保障业务连续性高稳定性。当前支持按性能、时间、周期弹性伸缩策略,您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 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。 父主题: 服务介绍

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  • 如何获得开发者认证的学习材料?

    如何获得开发者认证学习材料? 华为云开发者学堂提供在线视频课程,在线实验,相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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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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  • 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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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。

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  • 产品优势

    Flink生态接口,是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了更实时高效多样性算力,可支撑更丰富大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性

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  • 产品优势

    检测准确 基于深度学习技术大量样本库,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 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险内容检测,以及检测图像清晰度构图质量等功能。 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长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 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。 初始梯度累加:梯度累加和用来调整学习步长。默认0

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习形式是什么样? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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