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doc文件,根據(jù)指導(dǎo)完成Atlas 500的固件升級(jí)操作。 推理部署最佳實(shí)踐 免費(fèi)體驗(yàn) :一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署 Modelarts的AI Gallery中提供了大量免費(fèi)的模型供用戶一鍵部署,進(jìn)行AI體驗(yàn)學(xué)習(xí)。 本文以“商超商品識(shí)別”模型為例,完成從AI Gallery訂閱模型,到Modelarts一鍵部署為在線服務(wù)的免費(fèi)體驗(yàn)過程。來自:專題更多相關(guān)文章精選推薦,帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ModelArts快速入門案例 使用ModelArts Standard一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署 使用ModelArts Standard自定義算法實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別 推理部署最佳實(shí)踐 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) 推理服務(wù)端到端運(yùn)維 查看更多來自:專題勢(shì),與交通行業(yè)深度融合,提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”體系化全流程的城市交通綜合治理解決方案,讓交通更智能,讓城市更美好 區(qū)域信控優(yōu)化 通過掌握城市交通歷史通行規(guī)律,并實(shí)時(shí)感知機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人交通情況,采用AI 圖引擎 技術(shù)、路口自適應(yīng)訓(xùn)練算法、干線協(xié)調(diào)算法、場(chǎng)景化子區(qū)優(yōu)來自:百科析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化,提前預(yù)測(cè)潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別:根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配,如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法:當(dāng)出現(xiàn)過多告警時(shí),自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來自:百科容分發(fā)、精準(zhǔn)調(diào)度等功能,使用戶就近獲取所需內(nèi)容,降低網(wǎng)絡(luò)擁塞,提高用戶訪問響應(yīng)速度和命中率,提升用戶教學(xué)體驗(yàn)。 華為云CDN將智能化算法引入到調(diào)度的核心服務(wù)中,通過多參數(shù)的智能規(guī)劃算法、AI機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)等方法,實(shí)現(xiàn)多種高復(fù)雜度場(chǎng)景下的最優(yōu)調(diào)度,可對(duì)全網(wǎng)成本進(jìn)行智能化評(píng)估,保證優(yōu)質(zhì)來自:百科個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來自:專題AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引來自:專題
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