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單擊“進(jìn)入商城”，或者單擊“熱門算法榜”下方的“更多算法”，進(jìn)入算法列表頁(yè)面。 選擇“商品類型”為“智能算法”，根據(jù)算法分類、算法場(chǎng)景等查找符合要求的算法，或輸入關(guān)鍵字搜索符合要求的算法。 針對(duì)SDC算法，您可以單擊篩選項(xiàng)下方的“輸入款型搜索算法”，通過(guò)輸入款型檢索所需的算法。 其中商品分類包含如下:
比如如下算法：圖像去噪、SIFT算法獲取特征、獲取角點(diǎn)、圖像矯正
epochs=10) 使用模型 用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)測(cè)試集中的某個(gè)圖片屬于什么類別，先顯示這個(gè)圖片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 圖1 顯示用以測(cè)試的圖片 查看結(jié)果 查看預(yù)測(cè)結(jié)果，命令如下。
KMS支持的密鑰算法類型 表1 KMS支持的密鑰算法類型 密鑰類型 算法類型 密鑰規(guī)格 說(shuō)明 適用場(chǎng)景 對(duì)稱密鑰 AES AES_256（AES-256-GCM認(rèn)證加密模式） AES對(duì)稱密鑰 數(shù)據(jù)的加解密 加解密數(shù)據(jù)密鑰 說(shuō)明： 小量數(shù)據(jù)的加解密可通過(guò)控制臺(tái)在線工具進(jìn)行。 大量數(shù)據(jù)的加解密需要調(diào)用API接口進(jìn)行。
查看算法的執(zhí)行詳情 登錄行業(yè)視頻管理服務(wù)后臺(tái)。 選擇“算法 > 算法管理”，單擊頁(yè)面右上角“任務(wù)記錄”，任務(wù)記錄可查看當(dāng)前“完成”和“執(zhí)行中”的任務(wù)數(shù)量。 單擊“任務(wù)記錄”，查看算法任務(wù)執(zhí)行情況，如圖1所示。 圖1 任務(wù)記錄 （可選）單擊“查看詳情”，查看算法任務(wù)詳情，如圖2所示。
作請(qǐng)參考隨軟件發(fā)布的《操作指南》搜索添加攝像機(jī)。 單擊左側(cè)導(dǎo)航中的“配置”，查看需要安裝算法的攝像機(jī)軟件版本是否符合要求。 若不符合要求，請(qǐng)參考對(duì)應(yīng)款型攝像機(jī)的《升級(jí)指導(dǎo)書(shū)》進(jìn)行升級(jí)。 在左側(cè)導(dǎo)航中選擇“商城”，選擇需要安裝算法的一臺(tái)或多臺(tái)攝像機(jī)，在“我的算法”區(qū)域單擊“本地導(dǎo)入”，導(dǎo)入第三方算法。
基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)線AOI智能檢測(cè)系統(tǒng)是指利用人工智能技術(shù)，特別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)，賦予機(jī)器“看”和“理解”圖像或視頻內(nèi)容的能力，從而自動(dòng)執(zhí)行識(shí)別、測(cè)量、定位和缺陷檢測(cè)等任務(wù)?；?span id="lv5z7jn" class='cur'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)線AOI智能檢測(cè)系統(tǒng)一、 系統(tǒng)概述與核心理念傳統(tǒng)AOI的局限：傳統(tǒng)的自動(dòng)光學(xué)檢
用氣量預(yù)測(cè)算法 用氣量預(yù)測(cè):基于母管歷史用氣量和工作日信息,預(yù)測(cè)未來(lái)1天內(nèi)各個(gè)時(shí)間段的用氣需量; 圖1 用氣量預(yù)測(cè)算法簡(jiǎn)介 操作步驟 創(chuàng)建算法實(shí)例 新增空壓站流量預(yù)測(cè)算法，算法名稱用戶自定義，算法功能選擇“空壓用氣量預(yù)測(cè)”，單擊“確定”完成算法實(shí)例創(chuàng)建。 圖2 算法實(shí)例信息基礎(chǔ)配置
CPU,磁盤，內(nèi)存，網(wǎng)卡，Raid
Gallery，單擊右上角“我的Gallery > 我的資產(chǎn) > 算法”，進(jìn)入“我的算法”頁(yè)面。 選擇“我的訂閱”頁(yè)簽，進(jìn)入個(gè)人訂閱的算法列表。 在算法列表選擇需要使用的算法，單擊“應(yīng)用控制臺(tái)”列的“ModelArts”。 在彈出的“選擇云服務(wù)區(qū)域”頁(yè)面選擇ModelArts所在的云服務(wù)區(qū)域，單擊“確定”跳轉(zhuǎn)至ModelArts控制臺(tái)的“算法管理
帶過(guò)濾的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 帶過(guò)濾的n_paths算法是給定起始點(diǎn)source、目的點(diǎn)target、跳數(shù)k、路徑數(shù)n、過(guò)濾條件filters，找出source和target間不多于n條的k跳無(wú)環(huán)路徑。 算法名稱：帶過(guò)濾的n_paths
算法詳情 基本詳情 單擊指定算法名稱，可以查看算法的基本信息、算法詳情、任務(wù)配置以及鏡像版本等信息。 任務(wù)配置 當(dāng)創(chuàng)建任務(wù)配置時(shí)，如果關(guān)聯(lián)了算法配置，則在算法詳情頁(yè)，會(huì)展示此算法關(guān)聯(lián)的批量仿真的任務(wù)配置信息，在此模塊還可進(jìn)行以下操作。 表1 任務(wù)配置相關(guān)操作 任務(wù) 操作步驟 搜索任務(wù)配置
想要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的層面去理解深度學(xué)習(xí)，需要做哪些嘗試？
2、 持續(xù)輸出新算法洞察，創(chuàng)新IDEA，領(lǐng)先算法設(shè)計(jì)，突破性算法技術(shù)，Clean Code高質(zhì)量代碼等。 3、算法技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、大模型設(shè)計(jì)、大模型訓(xùn)練推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、存儲(chǔ)算法等，通過(guò)算法解決云服務(wù)分布式大規(guī)模場(chǎng)景下的各種挑戰(zhàn)。并能與軟件引擎融合創(chuàng)新，構(gòu)筑競(jìng)爭(zhēng)力。
運(yùn)籌優(yōu)化算法與技術(shù)項(xiàng)目 運(yùn)籌優(yōu)化算法與技術(shù)項(xiàng)目 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 北京、深圳 運(yùn)籌優(yōu)化算法與技術(shù)項(xiàng)目 人工智能 北京、深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 面向機(jī)場(chǎng)、港口和物流等領(lǐng)域的資源調(diào)度與最優(yōu)化問(wèn)題，采用數(shù)學(xué)規(guī)劃、啟發(fā)式算法、進(jìn)化算法等數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)對(duì)歷史數(shù)據(jù)
2、 持續(xù)輸出新算法洞察，創(chuàng)新IDEA，領(lǐng)先算法設(shè)計(jì)，突破性算法技術(shù)，Clean Code高質(zhì)量代碼等。 3、算法技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、大模型設(shè)計(jì)、大模型訓(xùn)練推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、存儲(chǔ)算法等，通過(guò)算法解決云服務(wù)分布式大規(guī)模場(chǎng)景下的各種挑戰(zhàn)。并能與軟件引擎融合創(chuàng)新，構(gòu)筑競(jìng)爭(zhēng)力。
安裝算法并加載License 當(dāng)前版本的iClient僅支持展示按永久計(jì)費(fèi)模式的算法，按月或按年計(jì)費(fèi)模式的算法不會(huì)展示。 操作步驟 在iClient首頁(yè)中，選擇“系統(tǒng)功能 > 算法商城”。 在設(shè)備列表上方單擊“微邊緣”頁(yè)簽。 安裝并啟用算法。 在“設(shè)備列表”勾選設(shè)備。 單擊“本地導(dǎo)入”，導(dǎo)入本地已下載的算法。
創(chuàng)建算法 機(jī)器學(xué)習(xí)從有限的觀測(cè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一般性的規(guī)律，并利用這些規(guī)律對(duì)未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了獲取更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，用戶需要選擇一個(gè)合適的算法來(lái)訓(xùn)練模型。針對(duì)不同的場(chǎng)景，ModelArts提供大量的算法樣例。以下章節(jié)提供了關(guān)于業(yè)務(wù)場(chǎng)景、算法學(xué)習(xí)方式、算法實(shí)現(xiàn)方式的指導(dǎo)。 選擇算法的實(shí)現(xiàn)方式
Sprop算法的更新過(guò)程如圖中綠色線部分一樣，可以用一個(gè)的更大學(xué)習(xí)率加快學(xué)習(xí)，但其實(shí)dW實(shí)際是一個(gè)高維度的參數(shù)向量，實(shí)際使用中需要注意這點(diǎn)。RMSprop均方根算法，將微分先平方，最后使用平方根，同時(shí)我們?cè)谔幚?span id="ldxb57t" class='cur'>的時(shí)候，通常會(huì)在分母上加上一個(gè)很小的（10-8）以保證算法不會(huì)除以0。Adam
mode效果最好。第三種跟第二種類似，只不過(guò)是重復(fù)第一幀的值來(lái)pad，然后重復(fù)第二幀的值來(lái)pad，直到最后一幀的值，取的時(shí)候也是從中間隨機(jī)選擇連續(xù)的F幀。 對(duì)于長(zhǎng)度大于F的句子，掐頭去尾保留連續(xù)的F幀。 （7）數(shù)據(jù)集使用的IEMOCAP，值得一提的是這篇論文只是提出了新穎的方法（triplet loss和cycle
