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调度算法 - 云容器引擎 CCE
在调度的过程中，具有较低share值的Job将具有更高的调度优先级。这样能够满足更多的作业，不会因为一个胖业务，饿死大批小业务。DRF调度算法能够确保在多种类型资源共存的环境下,尽可能满足分配的公平原则。 配置建议： DRF调度算法优先考虑集群中业务的吞吐量，适用单次AI训练、
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购买算法 - 好望商城
单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:
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深度学习之机器学习的算法效果
通俗地，模型的容量是指其拟合各种函数的能力。容量低的模型可能很难拟合训练集。容量高的模型可能会过拟合，因为记住了不适用于测试集的训练集性质。 一种控制训练算法容量的方法是选择假设空间(hypothesis space)，即能够选为解决方案的学习算法函数集。例如，线
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部署算法服务 - 视频智能分析服务 VIAS
部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后，可在“算法中心 > 我的算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业，无需手动部署，部署状态一栏显示为“/”。
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分享深度学习算法——MetaHIN 模型
com/rootlu/MetaHIN推荐原因推荐系统旨在预测用户对物品的偏好，从而向用户提供其感兴趣的商品，为用户解决信息过载问题。为了缓解推荐系统中异质信息网络的“冷启动”问题，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型层面探索了元学习的能力，同时在数据层面研究了异质信息网络的表达能力。在MetaHIN中，作
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运筹优化算法与技术项目
运筹优化算法与技术项目 运筹优化算法与技术项目 领域方向：人工智能 工作地点： 北京、深圳 运筹优化算法与技术项目 人工智能 北京、深圳 项目简介 面向机场、港口和物流等领域的资源调度与最优化问题，采用数学规划、启发式算法、进化算法等数学优化方法，结合机器学习与深度学习对历史数据
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深度学习经典算法 | 模拟退火算法详解
温度，算法就最终可能收敛到全局最优解。还有一点要说明的是，虽然在低温时接受函数已经非常小了，但仍不排除有接受更差的解的可能，因此一般都会把退火过程中碰到的最好的可行解(历史最优解)也记录下来，与终止算法前最后一个被接受解一并输出。 几点说明 为了更好地实现模拟退火算法，还需要注意以下一些方面。
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使用订阅算法 - AI开发平台ModelArts
Gallery的算法订阅至您的ModelArts中。 查找算法 为了获得匹配您业务的算法，您可以通过多个入口区查找算法。 在ModelArts控制台，“算法管理>我的订阅”中，单击“前往AI Gallery订阅更多算法”，可跳转至“AI Gallery”页面，查找相应的算法。 在Mo
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硬件云服务商城-数字工厂
家、各协议的设备，向上使能各种行业应用 联营商品 数据监测 敢为IoT平台配套服务 物联网共性平台，向下广泛兼容各类型、各厂家、各协议的设备，向上使能各种行业应用 联营商品 数据采集 场景化设备推荐 摄像机 华为平板 摄像机 软件定义摄像机 通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求
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安装算法并加载License - 好望商城
单击某台摄像机后的按钮，启用算法。也可以一次选择多台摄像机，单击右上角的“开启”，启用算法。 暂停：停止启用算法。 关闭“算法描述”页签，单击算法后的图标，（例如），查看算法效果。您也可以登录到摄像机Web界面查看算法效果。 请确保摄像机实况画面内存在待检测的物体，待检测物体会被识别并框出来。
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深度学习之监督学习算法
源自这样一个视角，教员或者老师提供目标 y 给机器学习系统，指导其应该做什么。在无监督学习中，没有教员或者老师，算法必须学会在没有指导的情况下让数据有意义。尽管无监督学习和监督学习并非完全没有交集的正式概念，它们确实有助于粗略分类我们研究机器学习算法时遇到的问题。传统地，人们将回归，分类，或者
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机器学习算法介绍—聚类算法
前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签，训练出的模型可以对其他未知数据预测标签。在下面的算法中，训练数据都是不含标签的，而算法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签。这类算法有一个统称，即无监督算法(前面有标签的数据的算法则是有监督算法)。无监督算法中最典型的
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删除算法 - AI开发平台ModelArts
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoint/v2/{p
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绩效算法 - 云客服
以租户管理员角色登录客户服务云，进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”，选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”，新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称：自定义，不超过100字符。 算法方程式：通过插入变量，构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”
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算法公共参数 - 图引擎服务 GES
根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data": { "outputs": { $response_data //各算法的具体返回结果，不同算法返回结果不同
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机器学习算法介绍—回归算法
回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。 线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳
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实时推荐算法（Real-time Recommendation） - 图引擎服务 GES
实时推荐算法（Real-time Recommendation） 概述 实时推荐算法（Real-time Recommendation）是一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Reco
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深度学习之无监督学习算法
依赖关系的元素。这是因为减少表示大小的一种方式是找到并消除冗余。识别并去除更多的冗余使得降维算法在丢失更少信息的同时显现更大的压缩。 表示的概念是深度学习核心主题之一，因此也是本书的核心主题之一。本节会介绍表示学习算法中的一些简单实例。总的来说，这些实例算法会说明如
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算法创新Lab_研究方向_历史研究方向
发基于仿真优化的决策辅助平台。 云硬件可靠性管理 围绕公有云硬件可靠性，研究硬件故障数据，提升故障预测的精度和效率，辅助故障分析和处理，保障业务连续性和可靠性。建立硬件生命周期模型，优化管理策略，降低运营成本。 围绕公有云硬件可靠性，研究硬件故障数据，提升故障预测的精度和效率，辅
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深度学习之最优化算法
2006)，如牛顿法。在本书大多数上下文中使用的优化算法适用于各种各样的函数，但几乎都没有保证。因为在深度学习中使用的函数族是相当复杂的，所以深度学习算法往往缺乏保证。在许多其他领域，优化的主要方法是为有限的函数族设计优化算法。在深度学习的背景下，限制函数满足Lipschitz 连续
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