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- 基于ModelArts进行图像风格化绘画这个 notebook 基于论文「Stylized Neural Painting, arXiv:2011.08114.」提供了最基本的「图片生成绘画」变换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 论文ModelArts 项目地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebo... 基于ModelArts进行图像风格化绘画这个 notebook 基于论文「Stylized Neural Painting, arXiv:2011.08114.」提供了最基本的「图片生成绘画」变换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 论文ModelArts 项目地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebo...
- 电网供电管理 介绍配电网是电力系统中起重新分配电能作用的网络，直接面向电力用户。据统计，超过85%的故障停电是由于配电网故障造成的。所以需要加强配电网的管理，从而最大程度减少电网故障对用户的影响。在发生停电之前，提高供电的可靠性，当不可避免地发生停电时，需要一个有效的方式尽快恢复供电。配电网是一个天然的图数据模型----导电设备、设备容器、物理连接节点等可以作为节点，线路、连接关系可以看作... 电网供电管理 介绍配电网是电力系统中起重新分配电能作用的网络，直接面向电力用户。据统计，超过85%的故障停电是由于配电网故障造成的。所以需要加强配电网的管理，从而最大程度减少电网故障对用户的影响。在发生停电之前，提高供电的可靠性，当不可避免地发生停电时，需要一个有效的方式尽快恢复供电。配电网是一个天然的图数据模型----导电设备、设备容器、物理连接节点等可以作为节点，线路、连接关系可以看作...
- 基于协同过滤算法实现电影推荐 实验目标掌握如何使用机器学习算法全流程构建一个电影推荐系统的方案。掌握如何载入、查阅、清洗、合并用户的数据，并计算物品相似度矩阵。 案例内容介绍在本案例中，我们将会学习使用人工智能技术技术分析用户对电影的评分数据，并基于这个数据建立一个推荐系统，根据用户输入的一部感兴趣的电影，为其推荐其他可能感兴趣的电影。此案例中，我们使用的数据集是用户对电影的评分数据，包含... 基于协同过滤算法实现电影推荐 实验目标掌握如何使用机器学习算法全流程构建一个电影推荐系统的方案。掌握如何载入、查阅、清洗、合并用户的数据，并计算物品相似度矩阵。 案例内容介绍在本案例中，我们将会学习使用人工智能技术技术分析用户对电影的评分数据，并基于这个数据建立一个推荐系统，根据用户输入的一部感兴趣的电影，为其推荐其他可能感兴趣的电影。此案例中，我们使用的数据集是用户对电影的评分数据，包含...
- 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就... 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就...
- 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目... 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目...
- 4. 模型训练 4.1 导入相关的模块import osimport pandas as pdimport numpy as npimport timeimport torchfrom torch.autograd import Variableimport loggingimport copyimport argparsedevice = torch.device("cuda" if t... 4. 模型训练 4.1 导入相关的模块import osimport pandas as pdimport numpy as npimport timeimport torchfrom torch.autograd import Variableimport loggingimport copyimport argparsedevice = torch.device("cuda" if t...
- 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也... 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也...
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