灵骏常见问题
为什么深度学习和神经网络需要GPU？GPU与CPU的对比如下表所示。对比项 GPU CPU 算术运算单元（ALU）大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元（ALU）。拥有强大的算术运算单元（ALU），但数量较少。逻辑控制单元 相对简单的逻辑控制单元。...
产品优势
效果逼真 在本地端实现了基于Knowledge-Aware Neural TTS(KAN-TTS)语音合成技术，基于深度神经网络和机器学习，将文本转换成真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的语音，使得 离线语音 合成效果趋近于在线合成效果。同样的语音合成 声音定制 的...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
开源软件迁移
它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息，请参见 TensorFlow ...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
Echarts 颜色分段折线图
本文档为您介绍颜色分段折线图的样式和数据的配置方法。图表样式 样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置...
挂载访问FAQ
支持经典网络类型和同地域内的跨VPC挂载。不支持跨地域挂载，即使VPC已打通也不支持跨地域挂载。批量挂载功能支持本地IDC挂载吗？不支持。您可以通过VPN网关设置或NAT网关设置实现本地IDC挂载文件系统。具体操作，请参见 通过NAT网关实现...
产品月度更新总览
本章节介绍了云效的产品功能和对应的文档动态。2024年3月 产品领域 更新名称 详情描述 相关文档 云效项目协作 Projex 需求评审支持自动触发状态流转 在自动化规则中，新增需求评审相关模板。可通过自动化规则设置实现评审完成需求自动流转...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
解决方案：免费体验AnalyticDB PostgreSQL版以文搜图
CLIP模型是一种基于自然语言处理和计算机视觉的神经网络模型，可以同时理解文本和图像，并在二者之间建立联系。在以文搜图方案中，CLIP模型作用主要是文本和图像的匹配。CLIP模型可以将文本和图像进行编码，并计算它们之间的相似度。该相似...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
Quick BI数据集配置了列级权限的数据脱敏，仪表板图表...
问题描述 Quick BI数据集配置了列级权限的数据脱敏，仪表板图表中显示“您没有当前所...解决方案 除了新交叉表和交叉表可以显示脱敏效果；其他图表的绘制需要依赖字段具体的值，脱敏数据获取不到字段具体数据，所以无法绘制。适用于 Quick BI
ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
ResNet使用卷积层提取图像的特征，并通过引入残差块结构，解决了深层神经网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题，大幅提升了深度神经网络的训练效果。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。步骤一：准备模型和数据...
计费说明
20 大数据深度学习引擎 依托于阿里云深度神经网络系统，对云上全部Web攻击数据以及正常业务数据进行分类训练，从而实时防护潜在的异常攻击行为。20 自定义扫描防护能力 在默认防扫描能力基础上，提供高频Web攻击和恶意目录遍历的高级自定义...
心脏病预测
本工作流首先通过 类型转换 组件将输入特征转换为DOUBLE类型（因为逻辑回归模型的输入数据必须为DOUBLE类型），然后使用 过滤式特征选择 组件判断每个特征对于结果的影响（通过信息熵和基尼系数反映其影响）。同时，使用 归一化 组件将每个...
饱和度
根据交通实体对象不同，饱和度指标分为车道饱和度和交叉口饱和度。车道饱和度=车道的实际交通量/理论通行能力 交叉口饱和度=交叉口所有车道饱和度的最大值 计算逻辑 值域划分 饱和度对应的服务水平等级如下表所示：服务水平 车道饱和度 ...
Quick BI桑基图度量求和结果异常
问题描述 Quick BI桑基图度量求和结果异常，展示的数据和交叉表的数据不一致。问题原因 度量的数据有正有负，桑基图会默认过滤掉带负值的边，所以会不一致。解决方案 建议使用其他图表进行展示，桑基图不适用有负值的场景。适用于 Quick BI...
Quick BI怎么解决自助取数任务下载失败
问题描述 Quick BI怎么解决自助取数任务下载失败...问题原因 自助取数任务命名存在特殊字符。解决方案 自助取数下载任务的名称默认由自助取数任务和交叉表的标题组成，将最终下载任务名称改为简单名称，删除（，。等特殊字符。适用于 Quick BI
移植概述
请参见 基于Make的编译系统说明 和 基于Make的交叉编译示例。抽取SDK的代码文件加入到用户的开发环境编译。KEIL、IAR开发工具无法使用make，需要将SDK中的功能代码抽取出来加入工程进行编译。代码抽取以及编译过程如下：准备一台 Linux 的...
筛选器配置
前提条件 您使用的图表组件需要是支持数据筛选器功能的组件：表格 折线图 柱状图 条形图 饼图 双Y轴折线图 交叉表 图表组件已绑定数据源为 数据表资源。详细内容请参见 数据表资源。功能特点 支持通过筛选器对数据进行过滤，展示特定数据。...
以太网接口无法接通
本文介绍以太网接口没有接通的可能原因和处理方法。问题现象 以太网接口没有接通（物理上）。可能原因 设备没有连接电源或者以太网接口连接的线缆没有插好。光纤、双绞线过长或者链路损耗太大。接口、接口模块或者设备故障。解决方案 检查...
以太网接口频繁Up/Down
本文介绍以太网接口频繁Up/Down的原因和处理方法。问题现象 以太网接口频繁Up/Down。可能原因 线缆没有连接好。双绞线过长、光纤超长或链路损耗太大。接口、接口模块或设备故障。解决方案 检查本端和对端设备线缆、模块是否插好。检查设备...
Spark概述
Spark是一个通用的大数据分析引擎，具有高性能、易用性和普遍性等特点。架构 Spark架构如下图所示，基于Spark Core构建了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和Graphx四个主要编程库，分别用于离线ETL（Extract-Transform-Load）、在线数据...
DeepFM算法
取值如下：binary_crossentropy（默认）：交叉熵，用于二分类问题。mean_squared_error：均方误差，用于回归模型。optimizer 优化器。取值如下：adam（默认）：吸收了AdaGrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能...
iOS SDK
两种模式可以交叉使用，以用户手动埋点方式为准。6.4.2.1自动模式 用户只需要初始化appkey即可。用户也可以设置可选的操作来设置首ViewController来明确首页面，保证正确的监控冷启动首页面的加载耗时。相关的API如下：+(void)setRootVCCls...
Echarts 24时折线图
本文档为您介绍24时折线图的样式和数据的配置方法。图表样式 样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。...
Echarts 连续折线图
本文档为您介绍连续折线图的样式和数据的配置方法。图表样式 样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。...
Echarts 极坐标堆叠柱图
本文介绍极坐标堆叠柱图的图表样式和配置面板的功能。图表样式 样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项...
Echarts 正负条形图
本文介绍Echarts 正负条形图的图表样式和配置面板的功能。图表样式 Echarts 正负条形图是条形图的一种，支持自定义x轴、多系列数据配置以及正负分维度式的数据展示，可以在较小的可视化应用空间内，智能地展示多维的数据差异。样式面板 ...
Echarts 堆叠条形图
本文介绍Echarts 堆叠条形图的图表样式和配置面板的功能。图表样式 Echarts 堆叠条形图是条形图的一种，支持自定义x轴区间、多系列数据配置以及堆叠式的数据展示，可以在较小的可视化应用空间内，智能地展示多维的数据差异。样式面板 搜索...
静态数据
例如：{"city":"北京城区","district":"东城区","province":"北京市"} 重复列表和部分图表组件（表格、折线图、迷你线图、柱状图、雷达图、矩形分箱图、散点图、玫瑰图、漏斗图、双Y轴柱线图、条形图、饼图和交叉表）必须使用以下格式载入...
表表达式
连接类型 交叉连接 T1 CROSS JOIN T2 对来自于 T1 和 T2 的行的每一种可能的组合（即笛卡尔积），连接表将包含这样一行：它由所有 T1 里面的列后面跟着所有 T2 里面的列构成。如果两个表分别有 N 和 M 行，连接表将有 N*M 行。FROM ``T1`` ...
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