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  • 詞袋模型 mapreduce 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間:2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務 物流配送 圖引擎 服務 語義搜索Demo 圖引擎服務操作指導 云搜索服務 快速入門 數(shù)據湖探索 快速入門 相關推薦
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  • 云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務
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    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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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AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    華為云MapReduce服務如何訪問開源組件UI頁面 華為云MapReduce服務如何訪問開源組件UI頁面 時間:2020-11-24 16:40:44 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務如何訪問開源組件UI頁面的操作教程指導。 場景描述: MapReduce服務(M
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    戶端參數(shù),使其可以正常工作。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免費云服
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    MRS提供多種主流計算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據應用場景,將數(shù)據進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據模型。 數(shù)據呈現(xiàn)調度
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    本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構建 人臉識別 應用。 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    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 內容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、編
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    護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內容中填寫必要的配置信息,然后用于API設計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護。
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    BS,從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應用。 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。 模型包結構示例(以TensorFlow模型包結構為例) 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。
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    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:在不同模型包結構中模型文件的要求不同,具體請參見模型包結構示例。 • 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
    識庫構建等問題。 文本分析 通過關鍵提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導向,進行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢發(fā)現(xiàn)等。多維度分析公眾情緒、熱點、趨勢、傳播途徑等,及時全面的掌握話題動態(tài)。 通過關鍵提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導向,進行話題
    來自:專題
    支持自定義文案,單句文案長短需和樣例相當。 每個音頻文件時長為5~15秒,不能超過15秒,否則會導致聲音模型訓練失敗。 不建議臨場即興發(fā)揮錄制,避免出現(xiàn)較多嗯、啊的語氣,影響連貫性。 進階版 優(yōu)先使用專業(yè)錄音設備錄制音頻,推薦使用Adobe Audition軟件進行錄音。 如
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    是否應用上述查詢下推的增強。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免費云服
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    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 內容簡介: 隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設備性能的提升,數(shù)據量爆發(fā)式增長,數(shù)據規(guī)模
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    。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轉成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標,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 上述方法都在
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