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- 在企业或者小组使用的情况下，ModelArts一般都是一个主账号多个人使用。而且，期望对各个使用人（组）之间进行权限的隔离。权限的配置一般来说是一个非常头大的问题，特别是华为云的各个服务，对于权限的配置和控制可能并不能完全拉齐。本文主要介绍一下ModelArts的子账号权限配置，以及配置后遇到的一个问题的解决方案。ModelArts的官方文档里头，本身有一篇比较全面的权限配置实践说明，此处给... 在企业或者小组使用的情况下，ModelArts一般都是一个主账号多个人使用。而且，期望对各个使用人（组）之间进行权限的隔离。权限的配置一般来说是一个非常头大的问题，特别是华为云的各个服务，对于权限的配置和控制可能并不能完全拉齐。本文主要介绍一下ModelArts的子账号权限配置，以及配置后遇到的一个问题的解决方案。ModelArts的官方文档里头，本身有一篇比较全面的权限配置实践说明，此处给...
- 1、JupyterLab-DrawIO项目地址：https://github.com/QuantStack/jupyterlab-drawioDiagram.net（原名 Draw.IO）是绘制图表的工具，它确实是 MS Visio 完美的开源替代品。借助于 jupyterlab-drawio，我们可以在 Jupyter Lab 上使用该工具。2、JupyterLab Spreadsheet... 1、JupyterLab-DrawIO项目地址：https://github.com/QuantStack/jupyterlab-drawioDiagram.net（原名 Draw.IO）是绘制图表的工具，它确实是 MS Visio 完美的开源替代品。借助于 jupyterlab-drawio，我们可以在 Jupyter Lab 上使用该工具。2、JupyterLab Spreadsheet...
- 本文章为学习记录，欢迎大家一起交流讨论。 本文章为学习记录，欢迎大家一起交流讨论。
- 本篇仅仅是按照胡大大的博客操作了一番。没啥技术含量。 本篇仅仅是按照胡大大的博客操作了一番。没啥技术含量。
- 基于ModelArts和HiLens开发，检测的视频流中的行人，获取行人坐标（即图中蓝色方框），然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。这里要注意的是和现实生活中使用的长度单位来衡量距离不一样的是，在计算机视觉世界中使用的是“像素”，一种简单的方法是根据行人坐标来计算检测到的两个人的质心，也就是根据检测到的目标框的中心之间相隔的像素值作为计算视觉世界中的“距离”来衡量视频中的人之间的距离。 基于ModelArts和HiLens开发，检测的视频流中的行人，获取行人坐标（即图中蓝色方框），然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。这里要注意的是和现实生活中使用的长度单位来衡量距离不一样的是，在计算机视觉世界中使用的是“像素”，一种简单的方法是根据行人坐标来计算检测到的两个人的质心，也就是根据检测到的目标框的中心之间相隔的像素值作为计算视觉世界中的“距离”来衡量视频中的人之间的距离。
- 2021年01月30日，MDG建行在华为云和建行常德市分行的鼎力支持下成立了。MDG建行成立的初衷： 建行是一个多元化的国有商业银行，近年来一直是金融科技界的排头兵。尤其是三大战略的指引，积极践行新金融理念，重创新、强科技。单一技术爱好也好、金融科技系统也好，但从未有社区或协会的方式存在过。怀揣着热情与科技的爱好，在大环境的支撑下，建研无感支付课题组在研究无感支付应用与技术时接触... 2021年01月30日，MDG建行在华为云和建行常德市分行的鼎力支持下成立了。MDG建行成立的初衷： 建行是一个多元化的国有商业银行，近年来一直是金融科技界的排头兵。尤其是三大战略的指引，积极践行新金融理念，重创新、强科技。单一技术爱好也好、金融科技系统也好，但从未有社区或协会的方式存在过。怀揣着热情与科技的爱好，在大环境的支撑下，建研无感支付课题组在研究无感支付应用与技术时接触...
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- 使用python，基于aksk，调用推理服务 使用python，基于aksk，调用推理服务
- 使用java，配置aksk实现推理请求的调用 使用java，配置aksk实现推理请求的调用
- 这次主要介绍一下，如何快速构建请求的json字符串。 这次主要介绍一下，如何快速构建请求的json字符串。
- 常用的机器学习算法分为分类、聚类、时序预测、异常检测、关联分析推荐等如下图5-1所示,下面将分别按照任务维度简要介绍一些常用的算法,旨在为开发者提供算法选择的参考。 在分类任务中,逻辑回归算法实现简单,经常被作为性能基线与其他算法比较逻辑回归算法也可以被看作是一层神经网络,由于其计算复杂度低,经常被拓展到更加复杂的问题上,如大规模推荐,而支持向量机擅长解决高维度非线性分类问题,支持向量... 常用的机器学习算法分为分类、聚类、时序预测、异常检测、关联分析推荐等如下图5-1所示,下面将分别按照任务维度简要介绍一些常用的算法,旨在为开发者提供算法选择的参考。 在分类任务中,逻辑回归算法实现简单,经常被作为性能基线与其他算法比较逻辑回归算法也可以被看作是一层神经网络,由于其计算复杂度低,经常被拓展到更加复杂的问题上,如大规模推荐,而支持向量机擅长解决高维度非线性分类问题,支持向量...
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