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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實例 內(nèi)容精選 換一換
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實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識圖譜 華為云EI 華為云EI 華為云 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù) 華為HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能：EI初體驗 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺 華為云云數(shù)據(jù)遷移服務(wù) 華為 HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能：EI初體驗 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺來自：專題
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； 產(chǎn)品特點： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實際場景圖片訓(xùn)練得到的模型，實現(xiàn)對電瓶車的檢測，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準(zhǔn)測試場景下檢測率超過90%，錯誤率小于5%。 服務(wù)商簡介 上?？妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司來自：云商店什么是期望實例數(shù) 什么是期望實例數(shù) 時間：2020-10-12 16:16:58 期望實例數(shù)是指伸縮組中期望運行的 彈性云服務(wù)器 的個數(shù)，大小介于最小實例數(shù)和最大實例數(shù)之間。您可以手動調(diào)整期望實例數(shù)，也可以通過定時（周期）策略和告警策略觸發(fā)調(diào)整期望實例數(shù)。 創(chuàng)建伸縮組時設(shè)置期望實例數(shù)：當(dāng)來自：百科
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批量移出伸縮組中的實例或批量添加伸縮組外的實例。批量對伸縮組中的實例設(shè)置或取消其實例保護屬性。批量將伸縮組中的實例轉(zhuǎn)入或移出備用狀態(tài)。 URL POST https://as.cn-north-1.myhuaweicloud.com/autoscaling-api/v1/{project_id}/scaling_g來自：百科![]()
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力 內(nèi)置行業(yè)模型：自帶大量氣象預(yù)報模型，持續(xù)優(yōu)化、更快上手 智能短臨預(yù)報方案架構(gòu) 華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺，通過對歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時間臨近預(yù)報更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢 算法豐富：提供圖像分類、物體檢測等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型；提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，加速模型訓(xùn)練來自：百科![]()
手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
華為云CodeArts API支持公共模型 華為云CodeArts API支持公共模型 CodeArts API是面向開發(fā)者，提供API設(shè)計、API開發(fā)、API文檔、API調(diào)試、 API自動化測試一體化協(xié)作平臺。支持API設(shè)計引入公共模型，確保引用模型的API接口，可以一次修改全局生效來自：專題![]()
BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
sorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準(zhǔn)備：登錄華為云賬號 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語音識別操作 4.開始語言模型操作 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
如何快速創(chuàng)建第一個云容器實例？ 常見問題 什么是云容器實例？ 用戶指南 創(chuàng)建無狀態(tài)工作負載 云容器實例相關(guān)文檔 CCI是什么意思 華為云CCI如何收費 華為云CCI如何使用 華為云CCI產(chǎn)品優(yōu)勢 CCE容器實例彈性伸縮到CCI服務(wù) 云容器實例serverless架構(gòu) 云容器實例基本概念 云容器實例環(huán)境配置來自：專題![]()
預(yù)測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法，預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務(wù)運維效率，降低設(shè)備非計劃停機時間，節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(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)測模型，并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析來自：百科![]()
TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，TensorDesc（Tensor描述符）是對輸入數(shù)據(jù)與來自：百科![]()
云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測，可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，大幅降低人工審核成本。來自：百科![]()
ssDB數(shù)據(jù)庫的實例狀態(tài)。 幫助文檔 GaussDB 實例狀態(tài) 數(shù)據(jù)庫實例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫實例的運行情況。用戶可以使用管理控制臺和API操作查看數(shù)據(jù)庫實例狀態(tài)。 狀態(tài) 說明 正常 數(shù)據(jù)庫實例正常和可用。 異常 數(shù)據(jù)庫實例不可用。 創(chuàng)建中 正在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實例。 創(chuàng)建失敗 數(shù)據(jù)庫實例創(chuàng)建失敗。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來自：專題![]()
訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)一直在等待中狀態(tài)表示當(dāng)前所選的資源池規(guī)格資源緊張，作業(yè)需要進行排隊，請耐心等待。如想降低排隊時間，根據(jù)您所選資源池的類型，有以下建議： 1、公共資源池： 公共資源池資源較少，高峰期如舉辦相關(guān)活動時會存在資源不足情況。有以下方法可以嘗試： 如果使用的是免費規(guī)格，可以換成收費規(guī)格，免費規(guī)格資源較少，排隊概率高。來自：專題
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