检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行
的数据类型自然交互。FlannFlann的意思是“快速最邻近库”。这个库包含一些你也许不会直接使用的方法，但是其他模块中的函数会调用它在数据集中进行最邻近搜索。GPU（在OpenCV 3.x中被分割为多个cuda*模块）GPU模块主要是函数在CUDA GPU上的优化实现，此外，还
(PCA) 当用于训练机器的数据集大而简洁时，机器学习通常会产生奇迹。通常拥有大量数据可以让我们构建更好的预测模型，因为我们有更多数据来训练机器。但是，使用大型数据集有其自身的缺陷。最大的陷阱是维度诅咒。 事实证明，在大维数据集中，可能存在大量的特征不一致或数据集中的大量冗余特征，这只
够对外提供完整的业务服务。 登录CAE控制台。 单击“组件列表”，单击“应用”右侧。 在弹出的“新增应用”对话框中输入新增应用的名称。 单击“确定”后即创建一个应用。 图1 创建应用
前提条件 已创建项目，请参见创建项目。 已接入数据源，请参见新建数据源。 已创建数据集，请参见创建数据集。 已创建仪表板，请参见创建仪表板。 操作步骤 在仪表板导航栏单击，新建交叉表格。 在“数据列”选择数据集。 设置字段、样式、高级相关参数。 单击“更新”，系统自动更新图表。 图1 交叉图表
2.5 小结在本章中，我们学习了如何通过从磁盘文本文件或数据库流化数据进行非核心学习，无论数据规模多大。这些方法肯定适用于比我们的演示示例更大的数据集 (实际上我们的演示示例可以使用非平均的强大硬件在内存中解决)。我们还介绍了让非核心学习成为可能的核心算法SGD，并分析了其优缺点
2.5小结在本章中，我们学习了如何通过从磁盘文本文件或数据库流化数据进行非核心学习，无论数据规模多大。这些方法肯定适用于比我们的演示示例更大的数据集 (实际上我们的演示示例可以使用非平均的强大硬件在内存中解决)。我们还介绍了让非核心学习成为可能的核心算法SGD，并分析了其优缺点，
通常需要多次扫描整个数据库以找出频繁项集，这在大数据集上非常耗时。例如，在一个包含百万条事务记录的数据库中，Apriori可能需要数十次甚至上百次的扫描。 Eclat算法 Eclat算法 采用深度优先搜索策略来找出所有的频繁项集，但没有使用紧凑的数据结构来存储信息。因此，当数据集非常大时，它的内存消耗会
地将其翻译为 “I love Tiananmen in Beijing” 。在文本生成方面，无论是创作故事、撰写诗歌还是生成对话，DeepSeek都能凭借预训练的成果，生成连贯、自然且富有逻辑性的文本。 多阶段优化：精雕细琢语义理解与生成能力 监督微调（SFT） 经过预训练后，D
类别作为标签，0 代表狗尾草鸢尾，1 代表杂色鸢尾，2 代表弗吉尼亚鸢尾。iris数据集 即鸢尾花数据。x_data 存放 iris数据集所有输入特征（4 种）；y_data存放 iris数据集所有标签（3种）from sklearn import datasets from
scikit-learn。首先，我们要针对两个数据集做探索性分析，然后经过特征工程来选择与预测关联性最强的特征，还有数据处理，再选择一个机器学习模型，最后将模型配置到数据集上。让我们开始动手吧！首先，导入所需的代码库，并将数据集加载到数据框中：导入代码库：下一步是加载数据集。通过调用 world_cup
本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，如果是自建的社区版大数据集群，可下载社区版Sqoop进行安装。借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到HDFS上，与表数据一同迁移后进行恢复。
图片，还有大量的文本、音频甚至视频数据。为了实现更加全面的检索系统，法律案例搜索引擎需要支持多模态数据的融合检索。 6.1 图像与文本的联合检索 一个典型的多模态检索任务是同时检索文本和图像。例如，用户可以输入一段描述，并希望系统返回相关的法律案例图片以及文本内容。实现这种联合
images)，数据集中还包含图片分割标记文件(image segmentations)、分类标记文件(the image iabels)和数据集划分文件(the data splits)。由于本案例中不涉及图片分割，所以使用的是图片、分类标记和数据集划分文件。 3、数据集的下载与处理
AIGC技术内幕：底层架构与工作原理 背景 AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型，它被用于构建智能对话系统以及提供各种应用场景下的实时建议和优化。其中，AIGC（AI Guidance Component）是AI对话大师的重要组成部分之一，负责提供代码和项目管理等方
LANDSAT_5/02/T1/RAW数据集是一种由美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合发布的遥感卫星影像数据集。它的数据格式为RAW，即未经过数据处理的原始数据。这个数据集是由LANDSAT 5号卫星拍摄的，对应于第02轨道路径，处理级别为T1。此数据集覆盖了全球范围内的
▶稳定、高效、零故障，昇腾AI云服务赋能讯飞星火大模型 讯飞星火大模型是科大讯飞开发的一款人工智能大模型，具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态等七大核心能力，可通过自然对话方式完成任务。其产品形态多样，涵盖硬件、行业解决方案和生态合作等，应用领域广泛，涉及教育、医
数据的分析和汇总。 什么是 Pivot Table Pivot Table 是一种交互式的数据汇总工具，允许用户在 Excel 中对大数据集进行动态的分类和汇总。通过使用 Pivot Table，用户可以轻松地从不同角度查看数据，并生成有用的报告和图表。Pivot Table
的问题Model Arts上，是用两个网络组合完成语音识别的任务的：DFCNN+Transformer首先构造了数据集get_data，可以把读取音频文件和标注的文本。思路是先得到声音的时域信息，就是像如下的波形图然后compute_fbank做傅里叶变换，转换为语谱图。用这个代
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
