华为云首次解读高可用模型，以确定性运维保障云上稳定可靠

“用数学工具解决工程问题”，建立云系统和云应用的高可用模型      设计确定性高可用架构，首先要解决的就是如何度量的问题。在架构设计中，华为云使用了系统可用度评估模型，该模型是由三个决定性因素构成：失效率，即中断次数；恢复时长，包括发现时

自然语言处理（NLP）与语言建模：密不可分的关系

语言建模概述 A. 什么是语言模型 语言模型是通过学习大量文本数据中的语言模式，来理解和生成自然语言的模型。语言模型的目标是预测给定上下文中下一个单词的概率。 B. 语言模型的类型 统计语言模型：基于概率统计的方法，包括N-gram模型。 神经语言模型：基于神经网络的方法，包括

Julia语言在上网行为管理软件中的科学计算与数据模型分析

analyze_website_access(data)    # 分析网站访问数据，生成数据模型    # 这里可以使用统计模型或机器学习模型来分析    for record in data     

Jerry带您了解Restful ABAP Programming模型系列之二：Action和Validation的实现

相信通过Jerry的前一篇文章 30分钟用Restful ABAP Programming模型开发一个支持增删改查的Fiori应用，想必大家对Restful ABAP Programming模型已经有了一个最基本的了解吧？ 简单回忆一下，我们在前一篇文章里，在SAP云平台ABAP编

深度学习入门，Keras Conv2D类参数详解

py。 除了 stridednet.py 之外，我们还将查看根文件夹中的 train.py。 我们的训练脚本将使用 StridedNet 和我们的小数据集来训练模型以用于示例目的。 训练脚本将生成训练历史图 plot.png 。 Keras Conv2D 示例 图12: 一个名为“StridedNet”的深度学习

【Ascend310】【Model Converter】caffe模型转om离线模型时关闭了算子融合开关，结果om仍然算子融合

【功能模块】使用了mindstudio的ModelConverter工具，旨在查看关闭算子融合后的模型的每一个层(卷积，激活分开）的性能分析结果【操作步骤&问题现象】1、ModelConverter工具把caffe文件转成om离线模型2、把离线模型利用profiling进行性能分析问题：关闭了算子融合方式，om仍

数据增强技术在语言建模中的应用

多模态数据增强：结合图像、音频等多种模态数据，进一步提升NLP模型的性能。 增强的鲁棒性和公平性：通过数据增强技术，提高模型在不同人群和不同语言上的公平性和鲁棒性。 B. 未来展望 大规模预训练模型与数据增强的结合：随着大规模预训练模型的发展，数据增强技术将更好地与这些模型结合，进一步提升其性能。

使用Python实现智能仓储管理系统

activation='linear')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') 6. 训练模型 使用训练数据训练模型。 # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50

[机器学习|理论&实践] 机器学习在电影和音乐推荐中的应用

准确性。 4. 模型训练 训练推荐模型是推荐系统中的关键步骤。通过使用历史数据，模型学习用户和物品之间的关系，调整模型参数以提高对用户喜好的准确预测能力。训练过程需要考虑数据的划分、损失函数的选择以及模型参数的优化策略。 5. 推荐生成 训练好的模型可以根据用户的当前情境

图像数据不足的常用操作

定类别集合中的一个或多个类别中。当训练一个图像分类模型时，如果训练样本 比较少，该如何处理呢？这篇文章将要介绍针对图像数据不足是常用到的方法。下图说明了随着模型复杂度的提高，其参数个数和所需数据量也越来越大。1602861138284070130.png模型需要的训练数据量和模型规模之间存在一个有趣的线性正相关关系

联邦学习从可用到好用 阿里达摩院最新框架FederatedScope

同时，联邦学习参与方的响应速度和可靠性参差不齐，采用传统的同步训练的方式容易造成训练效率差，系统利用率低等问题。这要求联邦学习框架能够允许开发者根据应用场景采用不同的异步训练策略，在保证训练效果的同时提升训练的效率。 再者，现实应用中联邦学习参与方可能搭载不同的模型训练环境，例如有些设备后端环境使用的是

《从机器学习谈起》读书摘要

机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法 2. 机器学习的定义 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。 从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习界“数据为王”

MindSpore model.train中的dataset_sink_mode该如何理解？

MindSpore训练的时候，遵循这样的流程：首先60000数据集要拿出一部分先放到内存空间中（比如自己指定开辟了容纳1K数据量的内存空间），然后将这1k数据shuffle之后，再逐次取32个数据（batch_size=32）像流水一样源源不断放到网络里进行训练。我怀疑是不是如果

【开发者空间】基于模型平台ModelArts Studio和开源Agent框架Dify.AI构建聊天助手实践

Studio大模型即服务平台（MaaS）。MaaS是白名单功能，请先申请权限。本实验将基于华为云ModelArts Studio平台和开源Agent框架Dify.AI构建个性化聊天助手。ModelArts Studio作为华为云的一站式AI开发平台,提供了丰富的开源大模型资源,支持一

业界首个全场景AI实战营来袭！从小白到大牛只需21天

蘑菇，说不定毒性越强哦~那么如何检测毒蘑菇呢？我们专门针对毒蘑菇数据集，运用ResNet-50模型，训练了一个图像识别模型，还运用了MindSpore的黑科技——二阶优化算法讲极大的提升训练速度，让开发更简洁高效。03基于YOLOv3实现篮球检测模型实战了解目标检测的同学对于YOLO

盘古大模型驱动的企业级搜索，让搜索更懂你

GEE：全球后向散射模型归一化的Sentinel-1地表数据集

航天局（ESA）的一个专门项目中生成。哨兵一号全球背向散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV-和VH-极化的平均C波段雷达截面来描述2016-17年期间的地球，对表面结构和模式给出了高质量的印象。哨兵一号全球背散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV和VH极化的平均C波段雷

自定义算子Reduction在转换模型时报错

按文档自定义算子层操作，算子也编译成功，但在转换模型的时候报错，部分日志如下：

AI涂鸦秒变精美艺术画实践

是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。基础环境准备在使用 ModelArts 进行 AI 开发前，需先完成以

AI市场使用心得

AI市场使用心得1. 简介AI市场是基于ModelArts构建的开发者生态社区，提供AI模型共享功能。为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业及个人开发者等提供安全、开放的共享及交易环境，有效连接AI开发生态链各参与方，加速AI产品的开发与落地。AI市场的户既是开发者