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  • 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集解析 內(nèi)容精選 換一換
  • 我的下載”,查看下載進(jìn)度。 3、創(chuàng)建并發(fā)布數(shù)據(jù)集。 進(jìn)入ModelArts管理控制臺(tái),選擇“ 數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集(舊版)”,單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”,類型選擇“物體檢測(cè)”,使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”,“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后,當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片
    來(lái)自:專題
    ,也能輕松處理,滿足萬(wàn)億級(jí)計(jì)算的需求。 增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 無(wú)代碼數(shù)據(jù)集成 商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無(wú)代碼化,使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化,大大降低了用戶的使用門檻,提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。 商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無(wú)代碼化,使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化,大大降低了用戶的使用門檻,提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。
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  • 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集解析 相關(guān)內(nèi)容
  • 智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能
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    大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實(shí)踐,借助配套的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,一站式學(xué)練考,輕松Get新知識(shí) 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) MDX文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 MDX文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 10:01:39 MDX是一種書寫格式,允許你在 Markdown 文檔中無(wú)縫地編寫 JSX。你可以導(dǎo)入組件,如交互式圖表等,并將它們嵌入到你的內(nèi)容中。這使得用組件編寫長(zhǎng)篇內(nèi)容成為一種可能。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) LESS 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 LESS 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 10:27:06 LESS 為 CSS 賦予了動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的特性,如變量、繼承、運(yùn)算、函數(shù)。LESS 既可以在客戶端上運(yùn)行 (支持 IE 6+、Webkit、Firefox),也可以借助
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GraphQL文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 GraphQL文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 11:22:58 GraphQL 既是一種用于 API 的查詢語(yǔ)言也是一個(gè)滿足你數(shù)據(jù)查詢的運(yùn)行時(shí)。 GraphQL文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://graphql
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    第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章
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