GBDT二分类 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)是一种基于boosting集成学习思想的加法模型,训练时采用前向分布算法进行贪婪的学习,每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。
官方算法 边缘服务器ECS为用户提供丰富的官方算法,适用于智慧零售、智慧工地、智慧营业厅等多种应用场景。 路径 登录 ECS控制台 。 点击左侧导航栏“算法仓库”,选择 算法管理 。 点击 官方算法 ,查看、管理本账户所拥有的官方算法。 官方算法列表 展示该账号已购买的全部官方算法,展示方式包括:所有算法、所有版本。
ANN 算法:HNSW HNSW是一种基于图的索引算法,可以提高搜索高维浮点向量时的性能。它具有出色的搜索精度和低延迟,但需要较高的内存开销来维护其分层图结构。 概览 分层导航小世界(HNSW)算法构建了一个多层图,有点像不同缩放级别的地图。底层包含所有数据点,而上层则由从底层采样的数据点子集组成。 在这种层次结构中,每一层都包含代表数据点的节点,节点之间由表示其接近程度的边连接。
比如侧重数据图表,还是深度案例分析?
ANN 算法:DISKANN DISKANN 面向大规模向量集合,使用磁盘索引降低内存压力,可以在数据集大小超过可用 RAM 时保持较高的搜索精度和速度。 使用条件 向量列必须是 ARRAY<FLOAT> 。 ANN 索引只能作用于一个列。 dimension 必须等于向量实际维度,范围为 1 到 FE 配置的 max_ann_dimension ,当前默认上限为 4096 。
多合一算法 边缘服务器ECS为用户提供算法编排服务,用户可以依照需求,自定义添加、编辑、管理多合一算法。 多合一算法,将多个子算法合成为一个完整算法,大幅节约算法所占用的各项资源。帮助用户在有限的算力下同时使用更多算法,增强算法能力、提高算力利用率、实现更多的业务需求。 路径 登录 ECS控制台 ; 点击左侧导航栏“算法仓库”,选择 算法编排 。 点击 多合一算法 ,查看、管理全部的多合一算法。
签名算法说明 算法:HMAC-SHA256 编码:Hex(十六进制字符串) 签名公式: Go 复制 1 Signature = HexEncode( 2 HMAC-SHA256( 3 SecretKey, 4 Timestamp + "\n" + Body 5 ) 6 ) 5.
ANN 算法:HNSWPQ HNSW_PQ 利用分层可导航小世界(HNSW)图与乘积量化(PQ),创建了一种先进的向量索引方法,提供了可控的大小与准确性权衡。 使用条件 向量列必须是 ARRAY<FLOAT> 。 ANN 索引只能作用于一个列。 dimension 必须等于向量实际维度,范围为 1 到 FE 配置的 max_ann_dimension ,当前默认上限为 4096 。
算法置信度修改 在宿主机/home/work/service/ai/conf.json有各个算法的阈值配置。
AutoDL模式算法适配硬件 图像分类 服务器 通用小型设备 专项硬件设备 物体检测 服务器 通用小型设备 专项适配硬件 实例分割 服务器 通用小型设备 语义分割 服务器 通用小型设备