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    置信度 深度学习 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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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  • 置信度与风险值使用说明

    信度与风险值使用说明 概念 IP置信度与风险值使用说明 域名 信度与风险值使用说明 父主题: 用户指南

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  • IP置信度与风险值使用说明

    IP置信度与风险值使用说明 IP置信度与风险值使用说明如图1所示。 图1 IP置信度与风险值使用说明 判断IP地址是否为公网IP地址。 如果是,则执行下一步。 如果不是,则参考其他信息进行处理。 调用威胁信息服务的接口获取IP威胁信息结果。 根据查询结果执行相应动作。 如果查询到数据,则执行下一步。

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 车牌识别技能

    y),其中坐标原点为图片左上角,x轴沿水平方向,y轴沿竖直方向。 confidence Float 相关字段的置信度信息,置信度越大,表示本次结果的对应字段的可靠性越高,在统计意义上,置信度越大,准确率越高。 说明: 置信度由算法给出,不直接等价于对应字段的准确率。 processed_time String

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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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  • 域名置信度与风险值使用说明

    域名置信度与风险值使用说明 域名置信度与风险值使用说明如图1所示。 图1 域名置信度与风险值使用说明 判断域名是否满足域名规范。 如果是,则执行下一步。 如果不是,则参考其他信息进行处理。 调用威胁信息服务的接口获取域名威胁信息结果。 根据查询结果执行相应动作。 如果查询到数据,则执行下一步。

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  • 查看检测结果

    。 图3 结果详情 反馈可信度。 反馈可信度:指反馈告警结果是否准确。 单条告警反馈。单击“操作”列“反馈可信度”,在弹出窗口中确认反馈的告警信息的准确性,告警结果可信单击“准确”,告警结果与实际情况存在偏差单击“不准确”,如图4所示。 图4 告警可信度单条反馈 批量告警反馈。选

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  • 快速掌控MTD潜在威胁

    。 图4 结果详情 反馈可信度。 反馈可信度:指反馈告警结果是否准确。 单条告警反馈。单击“操作”列“反馈可信度”,在弹出窗口中确认反馈的告警信息的准确性,告警结果可信单击“准确”,告警结果与实际情况存在偏差单击“不准确”,如图5所示。 图5 告警可信度单条反馈 批量告警反馈。选

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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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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 部署文本分类服务

    择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。

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