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一、变量定义与理解 1.变量意义 可以发生改变的一个量。变量是用来区分不同数据的，可以指向一个内存空间，帮我们存储一些数据。 2.变量类型 局部变量：在子程序中定义的变量称为局部变量，局部变量作用域是定义该变量的子程序。 全局变量：在程序的一开始定义的变量称为全局变量，全局变量作用域是整个程序。
活动介绍：零代码/零基础的AI爱好者如何在华为云 ModelArts 实现草莓成熟识别？ 【直播实操材料】请在文末下载本次活动邀请了华为云 ModelArts 开发者社区发起人毛昌启，在4月18日晚上分享“如何使用华为云 ModelArts 平台进行 AI开发实战训练”。实战内容
说起人工智能，很多人首先想到的是机器人，其次就是机器学习、语音识别、图像识别、人机交互、数据建模、大数据分析、类脑计算等听上去非常高深莫测的计算机技术，甚至有人以为人工智能离自己的工作和生活非常遥远。其实不然。人工智能触发的产业变革，将涉及所有行业，触及我们每一个人。目前已经确定
【问题简要】【必填】 （1）通过subdiallog调用客户接口, 如果客户接口无应答或应答的结果IVR无法识别，怎么捕获这两种异常？希望实现能主动捕获异常，执行一些操作后再主动退出。【问题类别】【必填】 vxml1.0【IPCC解决方案版本】【必填】 IPCC
1、什么是机器学习？ 机器学习是指通过大量的训练集来对自己建好的模型进行训练学习，最后使计算机在没有被明确编程的情况下，仍然能够进行学习的能力。 2、什么是训练集，是用来做什么的？ 训练所用的问题和答案叫做训练集，训练集是数据，需要提前收集，用来对模型进行训练。
查看通话详情页面也显示了通话的轨迹信息。通话轨迹就是通话在系统中的移动轨迹，比如经历的技能组、坐席和节点等。该通话轨迹信息记录了本次通话在系统中都经过了哪些节点、节点的类型和经过节点的时间，如下图所示： 图6 IVR轨迹-轨迹信息 流经按键菜单节点的通话，详情页IVR轨迹中会展示按键详情。
nsorFlow计算图的开销。先通过标准GNN对图形进行处理，然后产生与图中每个节点的调度优先级相对应的离散化嵌入，最后将嵌入被馈送到遗传算法BRKGA中进行模型训练，从而优化得到的TensorFlow图的实际计算开销。值得注意的是该遗传算法决定每个节点的布局和调度。类似的炫酷应用还有Chence
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/248576?wxwork_userid=HuaWeiYun7HaoZhuShou活动结束 ，可以填地址领礼品了，不要忘了
发散性的，想到的都可以说一说~
零编程，零AI经验也可以完成。
集成算法（Ensemble algorithms）是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。举例：BoostingBootstrapped
1、课程概述 本课程学习了OceanConnect是什么和重要作用和接入的协议 2、CoAP协议
合形成云链一体化的服务体系。随着元宇宙等技术的不断推动，互联网将更加深入走向每个人的生活。每一个人和组织都可以变成独立的数字实体接入网络并进行价值交换，区块链智能合约将在该过程中发挥重要作用，从而保证整个数字生态的安全可信。当前的区块链智能合约已提供了图灵完备的表达能力、对象化编
随机森林 VS bagging 二、集成学习 2.1 定义 2.2 决策树的问题 2.3 袋装法概念与理论 2.4 装袋法的优缺点 2.5 提升法概念与理论 2.6
模型地址： https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 算法测评发现偏差很大，并且识别框高度为0， 可能是出于什么原因？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
2 强化学习的例子 为什么我们关注强化学习，其中非常重要的一个原因就是强化学习得到的模型可以有超人类的表现。 监督学习获取的监督数据，其实是人来标注的，比如 ImageNet 的图片的标签都是人类标注的。因此我们 可以确定监督学习算法的上限（upper bound）就是人类的表现，标注结果决定了它的表现永远不可能超
多分类任务拆解成多个二分类器 首先了解下进行多分类学习任务的策略，第一种策略是直接采用支持多分类的模型，例如K近邻分类器、决策树等，第二种策略则是利用多个二分类学习期来解决多分类问题。第一种策略中的多分类模型后面会逐一详细介绍，这里重点介绍下第二种策略。 第二种策略的基本思路是“拆解”，将多分类任务
给定数据，选择动作以最大化长期奖励。它输入的是历史的状态，动作和对应奖励，要求输出的是当前状态下的最佳动作。与前两类问题不同的是，强化学习是一个动态的学习过程，而且没有明确的学习目标，对结果也没有精确的衡量标准。 技术的发展方向 计算机视觉 OCR，人脸检测识别技术 语音技术 自然语言处理 知识图谱，对话管理，机器翻译
使用自动学习0代码开发图像分类AI模型
1. EM算法的导出 为什么EM算法能近似实现对观测数据的极大似然估计呢？下面通过近似求解观测数据的对数似然函数的极大化问题来导出EM算法，由此可以清楚地看出EM算法的作用。 我们面对一个含有隐变量的概率模型，目标是极大化观测数据（不完全数据）Y关于参数θ的对数似然函数，即极大化
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