【华为云-上云之路】手把手教你利用ModelArts实现垃圾自动分类

台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。基于ModelArts实现垃圾自动分类基于ModelArts实现垃圾自动分类模型训练和部署。本实

物联网全栈成长计划第三阶段笔记—AI智能销量预测

和不同的数量级，数值大的将会被“偏爱”有加问题：结果失真，“无效”模型解决办法：Min-max 标准化z-score 标准化对数模式……3.数据集划分    三、区域物品销售量预测模型1.构建区域物品销售量预测模型前馈神经网络单层感知机激活函数损失函数与梯度下降法优化器在梯度下降

深度学习算法中的自适应神经网络（Adaptive Neural Networks）

上述代码中，我们定义了一个自适应神经网络模型（AdaptiveNeuralNetwork），并使用该模型进行目标跟踪任务的训练和预测。训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型的参数更新。在预测过程中，我们使用训练好的模型对新的测试数据进行预测，并输出预测的标签。

机器学习如何提高欺诈预防能力【转】

用标记和未标记数据进行建模，提高模型的泛化能力和欺诈检测的效果。深度学习模型：使用深度学习技术，如神经网络，处理大规模数据，学习复杂的欺诈模式和特征表示，提高欺诈预测的准确性。模型集成：结合多个不同算法的预测结果，采用投票、加权平均等方法，提高模型的鲁棒性和预测性能。实时监测和反

同样模型同一图片，Atlas200DK推理的结果和opencv推理结果不同的问题

我分别使用了同一个模型，同一张图片，在Atlas200DK推理的结果和opencv推理的结果进行逐一比较，发现推理结果的趋势是相同的，但推理结果却不同，询问一下原因？对测试库跑库结果来看，Atlas200DK精度相比较于opencv损失了近3个百分点，头疼ing

智能遥感：AI赋能遥感技术

要解决两类问题，一是针对遥感数据本身的特征/特性分析，为构建适合数据特征/特性的模型提供依据；二是适合遥感数据特点的专用网络模型构建，即以通用的网络模型为基础，构建符合遥感数据特点的模型，改进通用模型在遥感数据中的应用能力。遥感数据的获取过程中存在诸多与自然场景图像不同的影响因素

2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛开启报名

k_0ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 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。

【TensorFlow】TensorFlow入门介绍

顺序和依赖关系。变量：变量是在模型训练过程中需要被优化的参数。在TensorFlow中，通过tf.Variable()来定义变量。模型：模型是机器学习任务的核心部分，它由一系列操作和变量组成。在TensorFlow中，我们可以通过定义计算图来创建模型。一、TF使用场景Tensor

【Atlas200DK】求助20.0版本tensorflow yolov3的使用示例和模型训练码。

问题：官方samples 里面都是 caffe 模型使用的示例，请问下有没有tensorflow yolov3的使用示例。yolov3.caffemodel c++示例里面模型输出后处理部分怎么根据自己的模型去调整呢？3. 官方提供的yolov3.caffemodel模型训练源码到哪里下载呢，官方有没有提供参考的代码？感谢！

【AI前沿理论】1分钟训练百万级别节点嵌入，加拿大Mila研究所开源图嵌入训练系统GraphVite

pipeline。该系统具有数据集和评估任务等模块，是一个用于嵌入模型和实验的自成体系的环境。其标准数据集中包含 30 多个现有模型的基线基准。只需一句指令即可复现这些基准，部署到更大的数据集也很容易，方便为图表征学习开发新的模型。该研究显著加快了图嵌入、知识图谱嵌入和图结构&高维可视化

【优化求解】基于matlab蚁群算法配电网故障定位【含Matlab源码 165期】

述三个参数的选取， 以及算法模型的选取。例如， 在ant-cycle模型和ant-quantity模型中， 总信息量4所起的作用显然是有很大差异的， 即随着问题规模的不同，其影响程度也将不同。相关人员研究结果表 明：总信息量Q对ant-cycle模型蚁群算法的性能没有明显的影响。

深度学习算法中的镜像反转网络（Mirrored Inversion Networks）

反转的数据生成器。然后，加载训练数据集和标签。接下来，创建一个卷积神经网络模型，编译模型，并使用镜像反转的数据生成器进行训练。最后，使用测试数据集评估模型的性能。 请注意，示例代码中的数据集加载部分和模型定义部分可能需要根据实际情况进行修改。此外，示例代码中使用的是Keras库，

学习人工智能人群里的一名小学生,理想一直让我坚持下去

面临着两个方向，一是继续走学业的道路考研究生，二就是毕业之后步入社会找一份可以养活自己可以养活我们这个家的工作。 起因 我第一次接触AI深度学习是在我们学校的一次大学生创新创业项目中，我们当时的计划做一套智能家居系统，在做到语音控制模块的时候遇到瓶颈了，我们最开始的设想，是把一句

【转载】人工智能技术应用：MindSpore在智慧屏/智能电视上的应用，让您的家庭相册分类功能越用越准

出错，个性化搜索推荐等，用户可能想到AI 应用背后的深度学习模型能否在线学习的方式使得深度学习模型更加准确，不会再次出现上述识别或者分类错误。神经网络本地基于用户数据在线学习或者在线训练更新，实现千人千模，能有效提升深度学习模型的预测准确率，实现更加准确的人脸、语音识别或者照片分

【TICS动态】可信智能计算服务产品优势介绍

私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、联邦学习模型参数）的加密保护；支持安全多方计算， 如基于隐私集合求交PSI（Private Set Intersection）技术的多方样本对齐, 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护；可插件化的对接区块链存储， 实现多方数据

《跟唐老师学习云网络》 - TUN/TAP网线

是给VM用的。即上图的右边其实就是VM啦，它里面看到的eth0就是虚拟出来的。于是你跟Veth网线一样的去理解就行了，那么Host主机网络模型也类似：如果要添加TUNTAP网卡，还是使用咱们的ip命令。ip tuntap add tap0 mode tap这样就可以用的app程序

深度学习之反向传播和其他的微分算法

是代价函数关于参数的梯度，即 ∇θJ(θ)。许多机器学习任务需要计算其他导数，来作为学习过程的一部分，或者用来分析学得的模型。反向传播算法也适用于这些任务，不局限于计算代价函数关于参数的梯度。通过在网络中传播信息来计算导数的想法非常普遍，它还可以用于计算诸如多输出函数 f 的 Jacobian

atc转换resnet50 caffe模型和yolov3.pb都报一样的错。

目前，modelarts能够支持转换为om模型的算法有哪几个，相应的案例分别有哪些

问题如题