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一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域,需要基于大量的历史数据对模型进行训练,再使用模型对新的数据进行推理和预测,因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集,大部分识别算来自:百科来自:专题
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子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自:百科+% 华为自研编译器针对公有云业务应用场景特征,通过智能动态编译优化,提升热点代码性能15+%: 1) 由部署在云服务环境内的轻量级性能特征采集Agent,保存程序动态运行时的关键性能特征信息; 2) 通过智能编译调优工具,以动态性能特征作为输入,结合静态代码分析,产生更优的编译策略;来自:百科
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此外,该平台的数据接入功能可以帮助用户将数据从应用程序,API 和数据库中同步到仓库,使得数据集成变得简单、安全和可扩展。并且支持用户上传自有数据,供模型训练调用。 AI开发平台 的数据接入支持从不同数据源导入数据。平台还提供了数据标注功能,为模型训练过程中需要大量已标注的数据,因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。来自:专题