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华为云“云上先锋”2021年度学习赛—EI&DevCloud，点我报名哦【赛事简介】华为云“云上先锋”2021年度学习赛—EI&DevCloud是由华为云发起的面向全国的开发者赛事，以“技术赋能、创新引领”为理念，通过线上学习+实践操作+丰厚奖品的形式，开发者可以了解华为前沿研发
责人。 一、引言 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的一个重要子领域，与监督学习和无监督学习并列。它模仿了生物体通过与环境交互来学习最优行为的过程。与传统的监督学习不同，强化学习没有事先标记好的数据集来训练
非常荣幸在3月5日晚间参加由ModelArts组织的免费算力并发测试闭门体验，会议由林旅强老师幽默欢快的风格下开始，华为ModelArts研发张谦老师讲解了组织这次测试的原因。让我们先来一张图，新建notebook，显示界面如下，在工作环境少了一个自动停止的选项，CPU/GPU规
MySQL系列之事务日志Redo log学习笔记 学习本博客之前需要储备知识： MySQL体系架构InnoDB存储引擎MySQL事务知识 在上篇博客，我们知道了undo log，继续上篇博客，学习另外一种重要的InnoDB事务日志redo log 1、Redo Log 1.1、什么是Redo
只要开发工具选得好，端午节前下班早，快来免费体验CodeArts Snap，尽情享受美好假期。 代码秒生成，注释秒加上……为你提供“超级码力” 源于华为自身的研发实践，华为云基于大模型技术，学习了1300多万篇经典的技术文档、760亿行精选代码，打造了智能开发助手CodeArts Snap。它基于智能生成
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业务的理解。04适合人群IT从业者：AI零基础、希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景在校学生：理工科相关专业，希望学习机器学习互联网从业者：想将机器学习技术快速融入到实际工作中AI从业者：希望对机器学习有更深入理解家长父母：想启发孩子对人工智能兴趣05项目作业实操
云超算是一种新型的高性能计算方式，基于云平台技术底座，深度融合高性能计算、边缘计算、人工智能等最新技术，提供统一的算力平台，共享的资源池和高性能的算力，可以解决传统HPC在使用过程中易遇扩展性不佳、遭遇性能瓶颈、管理维护难等实际问题。华为云致力于打造云原生能力加持的云超算解决方案，并开展多场景的技术探索
在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识，自己也学习很多，就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下，以备以后自己回头看，看别人总还是比不上自己写点，及时有些不懂或者是没有必要。 定义：分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个
本文介绍了5个入门操作视频，指导用户快速上手华为机器学习服务。 一、创建实例视频介绍了机器学习服务（MLS）实例的创建过程。实例是用户使用机器学习服务的工作单元，用户通过访问机器学习服务实例，完成机器学习应用操作。在创建实例之前。二、创建项目视频介绍了机器学习服务（MLS）的项目创建过程。项目创
英伟达平台，可在单张昇腾910或英伟达V100/A100上实现推理。申请模型权重 全新多编程语言评测基准HumanEval-X：HumanEval-X是第一个支持功能正确性评测的多语言、多任务的基准，包含820个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案，覆盖5种编程语
是一个基于机器学习的节能优化应用场景的描述。 能源消耗预测与优化 机器学习技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，建立能源消耗与工艺参数之间的关系模型。这个模型可以预测不同工艺参数下的能源消耗情况，并提供相应的优化建议。 例如，对于原油加热环节，机器学习模型可以学习原油的特性、加
「我为开发者代言，本文正在参加#我是一名开发者#话题」大学期间我是怎么学习的？每一位开发者在正式踏上开发道路之前，对于学习编程都是毫无经验的，未来会经历怎样的技术成长历程也不太清楚，而初期学习编程虽然看似简单，但也很容易让很多小白被拦在入门门槛之外，甚至走入误区。学习并没有捷径，学习编程就像练武功，每个人一招一式表面
《IDC中国2021H1人工智能公有云服务市场研究报告》 华为云一站式AI开发平台 ModelArts 位居中国机器学习公有云服务市场份额第一 连续三次登上该市场榜首位置 报告指出，在中国机器学习公有云服务市场中，华为云受到政企客户的青睐，在AI云服务市场的竞争优势逐渐凸显。 华为云一站式AI
成功解决当Win10系统进行深度学习的时候发现系统C盘满了，教你如何正确卸载一些非必要的内容 目录 解决问题 解决方法 解决问题 C盘：当Win10系统进行深度学习的时候发现系统C盘满了，教你如何正确卸载一些非必要的内容 解决方法
首先我们来看怎么做到完全合规，尤其是证券基金机构。为了让联邦学习落地，我们提出了一个“加强联邦学习的审计”的要求。其实这跟联邦学习的内核并没有太大关系，我们对联邦学习的建模、算子、pipeline，其实没有做任何改造，只是在联邦学习的“最后一公里”之
不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类问题
发，并尝试利用该技术学习量化表征，从而减轻对预训练网络的依赖。对比学习是一种有效的无监督表征学习方法，通过数据增广的方式挖掘图像中的语义不变性，指导模型学习。 图3：对比式量化表征学习的框架示意图
SOM算法不同于其他人工神经网络(ANN)模型, SOM应用的是竞争学习(Competitive Learning),而不是纠错学习(例如反传播神经网络).且SOM使用邻域功能来保持输入的拓扑性质 SOM的学习过程 1. 竞争过程(Competitive Process) 竞争学习规则的生理学基础是神经细胞的侧抑制现象:
油井的工况数据，包括温度、压力、流量等参数。我们的目标是利用机器学习算法来进行油井工况的智能诊断与分析，以实现故障预测、优化生产和提高效率。 文章内容概述： 引言 介绍油井工况的重要性和挑战性 阐述利用机器学习进行智能诊断与分析的潜力 数据采集与预处理 描述油井工况数据的采集方式和传感器布置
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