整流线性单元 深度学习 更多内容
  • 更改组织单元名称

    更改组织单元名称 功能介绍 重命名指定的组织单元。重命名后组织单元ID不变,下属子组织单元和下属账号不变,组织单元绑定的策略不变。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。

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  • 计划单元(DPU)的维护

    计划单元(DPU)的维护 系统路径:Demand.ai>需求计划配置>计划单元 计划单元是需求计划配置之一,用于维护和管理创建计划版本时使用的计划单元信息(需求计划针对的计划单元或计划对象,计划单元由产品/地点/客户三个维度组成)。 计划单元由<列表页>组成,列表页展示数据重要信

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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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  • 管理成本单元

    。 单击“创建成本单元”。 修改成本单元 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本单元”。 单击成本单元操作列的“编辑”,可以对成本单元中的分配规则、拆分规则进行修改。 删除成本单元 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本单元”。 单击成本单元操作列的“删除”。

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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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  • 如何维护组织单元?

    如何维护组织单元? 前提条件 用户具有组织单元管理权限 配置简介 路径:公共平台->系统配置->基础数据->组织 1.打开组织单元页面,点击“新建”按钮,输入组织单元信息,点击“保存”按钮。完成组织单元维护。 图1.4-1 新建组织单元 输入项 输入说明 名称 必填项,手动输入 编码

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  • 成本单元的应用

    成本单元的应用 根据成本单元汇总成本分析数据 选择“成本分析”,支持根据“成本单元”进行成本数据汇总。 根据成本单元过滤成本分析数据 选择“成本分析”,支持根据“成本单元”进行成本数据过滤。 使用成本单元过滤预算 选择“预算管理”,新建预算时支持根据“成本单元”进行预算范围设置。

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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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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 创建VMware存储单元

    单击“确定”。 成功创建存储单元之后,系统将自动完成存储空间的挂载操作。 若开启“启用离线传输”成功创建存储单元之后,系统将会创建一个S3类型和一个NAS类型的存储单元,在创建存储池时,需将这两个存储单元一起添加。 完成创建存储单元的操作后,存储单元的“可访问状态”显示为“正在检

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 列出组织单元

    列出组织单元 功能介绍 列出组织中的所有组织单元。如果指定父级组织单元,则将获得父级直系子级的组织单元列表。此操作只能由组织的管理账号或作为服务委托管理员的成员账号调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成S

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  • 管理VMware存储单元

    执行该操作前,请确保存在已创建成功的存储单元。 在修改存储单元路径之前,请确保该存储单元上没有正在执行的任务。 当存储单元已关联存储池时,存储单元级别不能修改。 无。 删除存储单元 在导航栏上选择“ > 存储单元”,将鼠标悬停在待删除的存储单元上,在右侧操作按钮区单击或单击待删除的存储单元,在右侧信息预览区单击。

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  • 查看成本单元详情

    查看成本单元详情 注意事项 公共成本拆分结果仅在成本单元详情页面呈现。拆分规则不影响成本分析、预算管理和成本明细中的数据。 查看成本单元详情 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本单元”。 单击成本单元名称链接,进入“成本单元详情”页面。 在页面右上角,设置要查看成本数据的月份。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(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

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