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- 機器學(xué)習(xí)二分類閾值 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握來自：百科數(shù)據(jù)安全中心 DSC -數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)安全中心 DSC-數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)安全中心服務(wù)提供數(shù)據(jù)分類分級能力，根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對敏感數(shù)據(jù)進行識別和敏感等級分類，您可以在資產(chǎn)地圖頁面查看您資產(chǎn)中不同風(fēng)險等級的數(shù)據(jù)的分布情況?；诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來判斷文來自：專題
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華為云計算 云知識 華為OceanLink產(chǎn)品特性（二） 華為OceanLink產(chǎn)品特性（二） 時間：2021-07-01 10:42:38 云主機 云計算 1、支持SIM遠程寫卡，企業(yè)主動管理網(wǎng)絡(luò) （1）支持eSIM（貼片卡）和SIM（無實體卡）兩種遠程寫卡方案； （2）方案支來自：百科![]()
時間：2020-12-11 09:40:52 本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程：AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程，完成常見來自：百科![]()
華為云網(wǎng)站安全期刊第一期：應(yīng)用安全防護 華為云網(wǎng)站安全期刊第二期：負(fù)載安全防護 華為云網(wǎng)站安全期刊第三期：數(shù)據(jù)安全防護 網(wǎng)站安全-DDoS高防+ WAF 聯(lián)動 Web應(yīng)用防火墻 有哪些功能特性及常見問題？ Web應(yīng)用防火墻有哪些最佳實踐？ 如何快速接入Web應(yīng)用防火墻并開啟防護？ 云服務(wù)器E CS DDoS防護 如何申請免費的SSL證書？來自：專題![]()
時得到機器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [來自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺的深度集成華為數(shù)字機器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動態(tài)的數(shù)字機器人理論學(xué)習(xí)與實驗實訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時，教師還可以發(fā)布實訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實訓(xùn)結(jié)果后，教來自：專題![]()
，我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴(yán)垃圾分類政策自7月1日頒布，如何進行垃圾分類已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問。但是，沒關(guān)系！AI在垃圾分類的應(yīng)用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型，實現(xiàn)垃圾圖片類別的精來自：百科![]()
云知識 機器翻譯應(yīng)用場景 機器翻譯應(yīng)用場景 時間：2020-09-16 10:48:41 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機器翻譯服務(wù)來自：百科![]()
放矢。 當(dāng)前模型評估功能覆蓋圖像分類、物體檢測和圖像語義分割三大場景，快來看看如何使用模型評估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率，正來自：百科![]()
手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié) 人臉識別的原理及應(yīng)用場景來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
隊分享了基于華為機器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐，最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎，華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自：云商店![]()
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答：安裝之前先在安裝頁面單擊連接測試，選擇網(wǎng)絡(luò)能通的安裝機。 Agent安裝成功后，后續(xù)的心跳和注冊都失敗，代理機網(wǎng)絡(luò)不通，如何解決？ 答：在目標(biāo)機器上執(zhí)行“telnet 代理機ip”，檢查代理機和目標(biāo)機器間的網(wǎng)絡(luò)連通性。 編排好的作業(yè)，能否在執(zhí)行時再選擇執(zhí)行機，填入腳本參數(shù)等內(nèi)容？ 在創(chuàng)建作業(yè)時，如需在每次執(zhí)行作來自：專題![]()
15:54:18 機器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 設(shè)備發(fā)放服務(wù)的服務(wù)介紹（二） 設(shè)備發(fā)放服務(wù)的服務(wù)介紹（二） 時間：2021-05-24 11:08:43 物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備發(fā)放服務(wù)支持多種智能發(fā)放策略 1、設(shè)備關(guān)鍵字模糊匹配發(fā)放策略 適合場景：對設(shè)備ID和目標(biāo)地域有清晰規(guī)劃的客戶。 舉例： 通過模糊匹配，含有關(guān)鍵來自：百科![]()
鯤鵬BoostKit分布式存儲使能套件 本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit分布式存儲：基于鯤鵬服務(wù)器進行了大量的性能及有效容量優(yōu)化的工作，能為存儲行業(yè)中存儲系統(tǒng)的性能及有效容量產(chǎn)生提供一種有競爭力的解決方案。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoSh來自：百科
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