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分功能，并將訓練集比例設置為“0.8”。 4、訂閱預置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測YOLOv3_ResNet18算法，根據界面提示訂閱此算法。 5、使用預置算法和數據集創(chuàng)建訓練作業(yè)。 使用3的數據集和4的算法，創(chuàng)建訓練作業(yè)。 6、模型轉換和創(chuàng)建AI應用。 訓練后得到的模型并不符合Atlas來自：專題說明:其中key1/key2等為自定義header,若含有非ASCII碼或不可識別字符,可以采用URL編碼或者Base64編碼,服務端只會作為字符串處理,不會做解碼。value1/value2等為對應自定義header的值,base64_encode指做base64編碼,即將自定義hea來自：百科
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compare_type 否 String 轉發(fā)匹配方式： type為HOST_NAME時，取值范圍： EQUAL_TO：精確匹配； type為PATH時，取值范圍： REGEX：正則匹配； STARTS_WITH：前綴匹配； EQUAL_TO：精確匹配。 admin_state_up 否 Boolean來自：百科全違規(guī)并及時預警，預防數據泄露。 數據脫敏保護 通過多種預置脫敏算法+用戶自定義脫敏算法，搭建數據保護引擎，實現非結構化數據脫敏儲存，結構化數據靜態(tài)脫敏，防止敏感數據泄露。 通過多種預置脫敏算法+用戶自定義脫敏算法，搭建數據保護引擎，實現非結構化數據脫敏儲存，結構化數據靜態(tài)脫敏，防止敏感數據泄露。來自：專題
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機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此來自：百科![]()
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ption-customer-algorithm string header 否 SSE-C方式下使用該頭域,該頭域表示加密使用的算法。 類型:字符串 示例:x-obs-server-side-encryption-customer-algorithm:AES256 約束:需要和來自：百科![]()
云知識 數字視覺預處理機制介紹 數字視覺預處理機制介紹 時間：2020-08-19 09:16:46 當輸入數據進入數據引擎時，引擎一旦檢查發(fā)現數據格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求，則可開啟數字視覺預處理模塊進行數據預處理。如圖所示的數據流所示，以圖片預處理為例： 1、首先M來自：百科![]()
3、希望了解華為AI產品使用、管理和維護的人員 課程目標 掌握語音處理理論和應用，具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經網絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話（Voice來自：百科![]()
收起內容 媒體處理有什么用視頻指導 媒體處理有什么用視頻指導 媒體處理服務如何創(chuàng)建視頻轉碼任務 07:19 媒體處理服務如何創(chuàng)建視頻轉碼任務 媒體處理服務如何創(chuàng)建轉封裝任務 07:42 媒體處理服務如何創(chuàng)建轉封裝任務 媒體處理服務如何創(chuàng)建轉動圖任務 07:51 媒體處理服務如何創(chuàng)建轉動圖任務來自：專題![]()
type為HOST_NAME時，取值范圍： EQUAL_TO：精確匹配； type為PATH時，取值范圍： REGEX：正則匹配； STARTS_WITH：前綴匹配； EQUAL_TO：精確匹配。 invert 否 Boolean 是否反向匹配； 取值范圍：true/false。默認值：false； 該字段為預留字段，暫未啟用。來自：百科![]()
格式化字符串漏洞，SQL注入等典型編碼問題的檢測能力。 4、影響SCA分析準確性的因素分析 1. 從SCA原理可以知道影響分析準確性的因素分兩個方面：其一是SCA工具支持組件的數量和檢測算法，其二是應用程序引用開源軟件的方式。 2. 因為SCA工具是根據樣本組件特征來匹配被測程序來自：百科![]()
機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此來自：百科![]()
華為云計算 云知識 為什么說大數據MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 為什么說大數據MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 時間：2021-05-24 09:30:54 大數據 鯤鵬多核計算的特點，能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度，加速大數據的計算性能。來自：百科![]()
OBS 允許在桶內保存靜態(tài)的網頁資源,在正確的使用下,OBS的桶可以成為網站資源。在這種使用場景下,OBS中的桶作為服務端,需要處理客戶端發(fā)送的OPTIONS預請求。 要處理OPTIONS,OBS的桶必須已經配置CORS,關于CORS的使用說明,請參見章節(jié) 設置桶的CORS配置。 URL OPTIONS來自：百科![]()
lb_algorithm 否 String 后端云服務器組的負載均衡算法。 取值范圍： ROUND_ROBIN：加權輪詢算法。 LEAST_CONNECTIONS：加權最少連接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 當該字段的取值為SOURCE_IP時，后端云服務器組綁定的后端云服務器的weight字段無效。來自：百科![]()
機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此，來自：百科![]()
搜索字段,key為要匹配的字段,如resource_name等。value為匹配的值。此字段為固定字典值。 根據不同的字段確認是否需要模糊匹配,如resource_name默認為模糊搜索(不區(qū)分大小寫),如果value為空字符串精確匹配。resource_id為精確匹配。第一期只做resource_name來自：百科![]()
說明:其中key1/key2等為自定義header,若含有非ASCII碼或不可識別字符,可以采用URL編碼或者Base64編碼,服務端只會作為字符串處理,不會做解碼。value1/value2等為對應自定義header的值,base64_encode指做base64編碼,即將自定義hea來自：百科
