灾害 深度学习 数据集

son-500 已标注的街道场景中的车辆和路人数据集，目标检测，500张 前往>> 【数据】红绿灯、斑马线、限速、解限速数据集 无人车挑战杯大赛训练集 前往>> 【数据】自动驾驶文本分类数据集--外卖评论 外卖评论数据集，含约4000条正向评论、8000条负向评论 前往>> 【代码】意大利VS英格兰

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使用ModelArts中开发工具学习Python 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30

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# print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 图像生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 图像域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标

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基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 图像生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 父主题： 数据处理

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新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，其中己方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 样本粗筛：当己方数据过大无法导出成文本文件时，可以使用样本粗筛获取合作方的明文id前缀，使用大数据组件筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的。样本粗筛时

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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 图像生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 父主题： 数据处理

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本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练

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解压后文件总大小。 解压后文件数量。 文件名称是否包含“../”、“~/”或以“/”开头。 其他类型压缩文件，上传时需要用户自行确保压缩文件安全。 操作步骤 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 单击“数据集管理”，进入数据集管理页面。 单击目标数据集后的“上传”。 弹出“上传数据文件”窗口。 选择数据文件操作。

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点最远的点。如果从所有数据集选取计算量很大，因此在每个batch中选取。通过triplet loss学习，使得锚点离负类远，离正类近。triplet loss的好处是类内距离变小，类间距离拉大。配合交叉熵的有监督学习，保留原始标签信息。 （4）通常在一定长度内，句子越长情感识别的

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ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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数据扩增 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。 云下：自建数据库、MongoDB、Redis。

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法 知识图谱技术 基于高性能图引擎技术的知识图谱技术，支持超高维度数据整合、知识提取和推理服务，提供图谱管理、访问及可视化服务。在基因组大数据和医疗大数据的整合分析上有显著的优势 基于高性能图引擎技术的知识图谱技术

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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集界面，创建的数据集，相当于数据存放目录。 数据集实例（Dataset Instance） 数据集的实例，存放在数据集目录下面。 数据处理（Data Processing） 对数据集进行数据处理。用户可以自己编写代码，对数据进行处理，也可以直接使用模型训练服务预置的算子。 在模型

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等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，

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天才少年招聘 云数据库查询优化AI模型研究 云数据库查询优化AI模型研究 领域方向：云数据库 职位名称： 数理统计和机器学习专家 云数据库查询优化AI模型研究 云数据库 数理统计和机器学习专家 挑战课题方向简介 关系型数据库中，优化器为每个SQL语句生成计划，执行计划基于预收集的数据统计信息，以及估算模型。存在两个问题：1

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产品定位 全流程参考设计是为了更好的呈现基于MindX DL（昇腾深度学习组件）功能组件的深度学习全业务流程，主要参考功能包括数据集管理、模型训练、模型管理、推理服务和云边协同等，为行业用户提供全流程参考。用户可以登录昇腾开发者社区获取源码和参考文档。 图1 产品定位 父主题： 产品介绍

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存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散

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数据增强（数据扩增） 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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立即报名 计算机视觉入门赛·生活垃圾图像分类 进行中 计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，本大赛赛题聚焦图像分类这一基本任务，通过构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别。 数据集 赛题 Baseline 经验分享 立即报名 爱（AI）美食·美食图片分类

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物联网一站式学习平台 ，涵盖物联网理论基础、嵌入式开发、应用开发、大数据分析，从0开始，快速提升开发技能！ AI学习路线 AI一站式学习平台 ，涵盖AI理论基础、编程技术、案例实践。马上开始学习，成为业界专家！ 大数据学习路线 大数据一站式学习平台，涵盖Linux基础，MySQL

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。 管理节点：管理集群，负责分发训练、推理任务到各个计算节点执行，完成深度学习组件的数据管理、任务管理、模型管理和日志监控等功能。 计算节点：实际执行训练、推理任务。 存储节点：存储数据集、训练输出的模型等数据。 各节点部署的组件如表2所示。 表2 各节点部署的组件 节点 组件 功能描述

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深度学习是人工智能领域的一个概念，和传统的学习相比，深度学习强调学习的深度，揭示内部规律。深度学习是什么概念？深度学习算法有哪些？很多人对此都不理解，下面小编就来给大家详细介绍下吧。　一、深度学习是什么概念？深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最

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数据增强（数据扩增） 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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工作。 数据集 notebook 电商风控 基于图模型的互联网电商风控，将提供客群管控、羊毛党发现等解决方案，有效帮助客户降低损失。 数据集 notebook 教育知识图谱 以高中数学学科为例，展示教育图谱在知识导航、智能组卷等场景中的应用示例。 数据集 notebook

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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超参数优化 在机器学习、深度学习中，有两类参数，一类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）；另一类需要人为设定，称为超参数（Hyperparameter），例如学习率、正则化系数等。 超参数优化，HPO（Hyperparameter Optimizatio

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_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID league_id 是 String 联盟ID job_id 是 String 作业id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据处理 模型训练服务预置了50+数据处理算子，支持用户

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adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow

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压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。在计算机视觉中，ImageNet-1k（包含 1000 个类别的图像分类数据集，以下简称 ImageNet）是经典、常用的一个数据集，如果我们在该数据集上用一块P100 GPU训练一

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最大长度：512 datasets String 每个可信计算节点的数据集名 features String 数据集特征列 label String 标签列 epoch Integer lr迭代数 最小值：1 job_name String 作业名称 最小长度：0 最大长度：128

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