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- 聚類算法 深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、來自：百科
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來自：百科華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店
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go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復函數(shù)名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時，需關注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設置算法搜索功能來自：專題![]()
歷史數(shù)據(jù)學習與運維經(jīng)驗庫，對異常事務智能分析給出可能原因。 業(yè)務實現(xiàn) APM提供故障智能診斷能力，基于機器學習算法自動檢測應用故障。當事務出現(xiàn)異常時，通過智能算法學習歷史指標數(shù)據(jù)，多維度關聯(lián)分析異常指標，提取業(yè)務正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調(diào)用結構，通過聚類分析找到來自：百科![]()
云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學院平臺；服務商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店![]()
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學習 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學習云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)來自：專題![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：專題![]()
集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用來自：其他![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快： 視頻直播 響應速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自：百科
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