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图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图中主体相对单一的场景，将下图识别为汽车的图片。 图1
课程里有测试题，是否通过就能拿到证书？ 开发者认证课程里的测试题仅供学员检测学习成果所用。 获取证书，请完成开发者认证详情页面的第四、五步：理论考试&实验考试，理论考试和实验考试都通过后将获得开发者认证证书。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer ip-address
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集，已选择的数据集会出现在右侧，所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。
用更多的显存资源，这可能导致显存不足，并且会延长每次训练的时长。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 热身比例 热身比例是指在模型训练初期逐渐增加学习率的过程。
企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。
纹理压缩开关 功能介绍 云手机默认启用纹理压缩，以降低显存占用。云手机提供以命令行方式动态开关纹理压缩。 使用方法 开启/关闭纹理压缩： adb shell cmd attributes texture-compression <enable/disable> 查询纹理压缩开关状态：
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进
使用OBS客户端上传文件的操作指导：上传文件 方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。
定时任务 定时学习任务是学习任务升级功能。定时任务会按照设置好的学习周期自动发布，减轻管理员工作量，减少重复工作。 入口展示 图1 入口展示 创建定时任务 操作路径：培训-学习-定时任务-【新建】 图2 新建定时任务 图3 基本信息 任务期限：是指当学员收到任务到任务结束的时间 图4
如何访问线上培训课程 您可以访问华为云开发者学堂，选择学习路径或在线课程页面，进入课程列表选择自己需要的课程进行报名学习。 您可以登录我的开发者学堂-我的课程页面，继续学习已报名的课程。 父主题： 线上培训课程
微认证是针对什么样的群体？面向对象？ 微认证对学习对象没有特殊的要求，零基础也一样能够进行学习，可以根据自己的兴趣选择不同方向的微认证，一站式在线学习、实验与考试，快速获得场景化的技能提升。 父主题： 华为云微认证常见问题
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要
max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokeniz
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