移动端深度学习模型 更多内容
  • 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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  • 计费说明

    ,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 功能介绍

    遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter 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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  • 移动Class

    移动Class 此重构允许您移动不同包中的类,维护正确的目录结构。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放在您想要移动的类上。 在主菜单或上下文菜单中,选择Refactor>Move Class 或按“F6”。 在打开的Move对话框中,提供重构参数。 要将类移动到不同的包中,请选择To

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  • 移动包

    移动包 此重构允许您将包移动到不同的包中,以保持正确的目录结构。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要移动的包声明上。或者,在资源管理器中,选择与所需软件包对应的目录。 在主菜单或上下文菜单中,选择Refactor>Move Package。 在打开的Move 对话框中,在To

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  • 移动分区

    移动分区 用户可以使用移动分区的命令来将一个分区移动到新的表空间中。移动分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 对一级分区表移动分区 对二级分区表移动二级分区 父主题: 分区表运维管理

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  • 移动分组

    移动分组 功能介绍 往上或者往下移动单个分组,用来在页面上调整分组位置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/projects/{project_id}/applications/groups/swap 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • AI开发基本流程介绍

    还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 自动学习

    从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。

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  • 移动端如何实现录屏(屏幕分享)?

    移动如何实现录屏(屏幕分享)? 具体实现方法请参见屏幕分享(Android)、屏幕分享(IOS)。 父主题: SDK使用

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  • 执行作业

    ,包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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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  • 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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  • 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 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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  • 方案概述

    企业内部IT系统多数是本地,多个供应商提供,烟囱林立,数据管理混乱; 企业数字化水平普遍较弱,大部分企业没有成熟的IT团队,无法驾驭多个系统的管理工作; 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师,无法可视化呈现产品搭配效果; 定制品类从设计到生产系统不互通,导致门店的设计、报

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。

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  • 基本概念

    基本概念 侧、云侧、边 侧指用户摄像头等设备,云侧指华为云,边指华为智能边缘设备。 技能(Skill) 技能(Skill)是运行在侧摄像头的人工智能应用,一般由模型和逻辑代码组成。其中,逻辑代码是技能的框架,负责控制技能的运行,包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等;

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  • 大数据分析

    游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。

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