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  • bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 分析結(jié)果回調(diào)給公網(wǎng)服務(wù)終端。 方案設(shè)計(jì) 從ModelArts推理服務(wù)的算法實(shí)例內(nèi)部,訪問(wèn)公網(wǎng)服務(wù)地址的方案。如下圖所示: 操作事項(xiàng) 收起 展開(kāi) ModelArts:資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 收起 展開(kāi) 專(zhuān)屬資源池的作業(yè)類(lèi)型需包含推理部署,選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。 收起 展開(kāi) 用戶(hù)VPC:代理安裝和配置 收起
    來(lái)自:專(zhuān)題
    要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn):代表實(shí)體,如交通網(wǎng)絡(luò)中的車(chē)輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶(hù)和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁(yè)等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊:代表關(guān)系,如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)評(píng)分和購(gòu)買(mǎi)行為、論文中作者之間的合作關(guān)系、文章之間的索引關(guān)系等。 如果點(diǎn)被刪除了,基于該點(diǎn)的邊會(huì)自動(dòng)刪除。
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問(wèn)題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專(zhuān)業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類(lèi),聚類(lèi),回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的
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    括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:
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  • bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 更多內(nèi)容
  • 大V講堂——開(kāi)放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺(jué)感知 時(shí)間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴(lài)于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴(lài)方面所開(kāi)展的一些研究工作。
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    集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過(guò)“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型,用
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    略,助力武漢數(shù)字城市建設(shè)。長(zhǎng)江鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心現(xiàn)計(jì)劃于湖北武漢舉辦首屆“芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來(lái)”長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽。此次活動(dòng)以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體,組織鯤鵬賦能培訓(xùn),并輔以大賽為成果檢驗(yàn),訓(xùn)賽結(jié)合,以訓(xùn)促賽,面向ICT行業(yè)從業(yè)人員及高校學(xué)者,著力培養(yǎng)鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需基于鯤
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開(kāi)發(fā)者競(jìng)賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開(kāi)發(fā)者競(jìng)賽 時(shí)間:2020-12-29 17:10:11 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)湖南省委省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署,加快推進(jìn)湖南省電子政務(wù)建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,
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    緣計(jì)算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺(tái)和云邊協(xié)同為核心,算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制,例如在人員扶梯算法,即通過(guò)人員識(shí)別和梯子識(shí)別的組合,通過(guò)人員相對(duì)位置進(jìn)行判斷是否在梯子上方登高,從而進(jìn)行告警。告警抑制是通過(guò)連續(xù)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而抑制錯(cuò)誤告警。算法輕量化平臺(tái)
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    CDN 產(chǎn)品介紹 什么是CDN網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù) CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò),通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點(diǎn)服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點(diǎn),使用戶(hù)可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN服務(wù)工作原理 CDN通過(guò)一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類(lèi)型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等),將當(dāng)時(shí)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專(zhuān)屬定制:根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時(shí)間:2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛(ài)野生動(dòng)物,關(guān)愛(ài)珍稀物種
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    紹無(wú)線網(wǎng)絡(luò)配置方式。 說(shuō)明:不能同時(shí)使用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和有線網(wǎng)絡(luò)連接同一個(gè)路由器,無(wú)線連接會(huì)自動(dòng)刪除默認(rèn)網(wǎng)關(guān),再次使用有線網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要配置默認(rèn)網(wǎng)關(guān)。推薦使用無(wú)線連接到路由器,以免更新設(shè)備IP后遺忘或丟失IP。 如果選擇有線網(wǎng)絡(luò)配置,請(qǐng)參見(jiàn)配置有線網(wǎng)絡(luò)。 配置要求 針對(duì)使用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接路由
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    華為云提供一站式人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái),通過(guò)對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型,助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富:提供圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型;提供大量基于開(kāi)源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無(wú)縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿(mǎn)足各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求
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    -用戶(hù)數(shù)據(jù)中心的VPN設(shè)備進(jìn)行簡(jiǎn)單配置即可完成對(duì)接 虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)常見(jiàn)問(wèn)題 虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)常見(jiàn)問(wèn)題 什么是VPC、VPN網(wǎng)關(guān)、VPN連接? VPC:虛擬私有云是指云上隔離的、私密的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,用戶(hù)可通過(guò)虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)(VPN)服務(wù),安全訪問(wèn)云上虛擬網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的主機(jī)(E CS )。 VPN網(wǎng)關(guān):虛擬私有云中
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    ,用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提
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    Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號(hào)和場(chǎng)景需求,就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法,一鍵部署到設(shè)備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個(gè),機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說(shuō),為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會(huì)通過(guò)剛需程度和成熟度嚴(yán)選算法的兩大標(biāo)準(zhǔn),使商城獲得良性循環(huán)的基礎(chǔ)。由此可見(jiàn),華為的HoloSens
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    時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)間:2024-08-09 19:07:37 華為云時(shí)習(xí)知咨詢(xún)?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng),聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道,特別面向高校開(kāi)展暑期實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)。本次活動(dòng)吸引全國(guó)
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    車(chē)起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn),本算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫(huà)面,方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車(chē),提高管理效率。 核心功能: 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車(chē)檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車(chē); 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車(chē)的
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    ,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化, 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專(zhuān)業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶(hù)實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)
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    能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專(zhuān)業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶(hù)實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景
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