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IP 虚拟人

IP 虚拟人

IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景,其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件,广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景;语音交互场景支持与用户进行实时语音互动,广泛运用于客服、助理等场景。
  • 脱敏算法列表管理

    脱敏算法列表用于查看和配置脱敏算法,脱敏算法分为内置脱敏算法和自定义脱敏算法,内置脱敏算法不可修改及删除。登录控制台登录 数盾控制台,在左侧导航单击敏感数据处理,进入管理页面。在左侧导航栏中,单击规则管理 > 脱敏算法列表,进入管理页面。 新增脱敏算法在“脱敏算法列表”页,单击+ 添加。在弹出框中,输入算法名称、匹配规则、替换后内容。单击确定即可。修改脱敏算法在“脱敏算法列表”页,找到需要修改的算法所在行,单击修改。在弹出框中,编辑算法名称、匹配规则、替换后内容,单击确定即可。删除规则集单个删除在“脱敏算法列表”页,找到需要删除的算法所在行,单击删除。单击确定即可。 批量删除在“脱敏算法列表”页,找到需要删除的算法,勾选序号前的复选框。单击删除,并确认操作即可。
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  • 加密算法

    在左侧导航菜单栏中,单击 【数据脱敏】> 【脱敏算法】,选择该区域下的实例,进入脱敏算法管理页面。在脱敏算法总览页面中,单击 【新建脱敏算法】,输入所需参数单击【确定】,即可完成算法的创建。基本信息 参数名称参数说明 算法名称算法的名称,长度1~50个字符。 来源自定义算法,系统会自动填充。 描述可选参数,长度为0~100个字符。用于该算法的备注信息,区别于其他自定义算法。 2.算法配置 参数名称参数说明 算法类型选择算法的具体类型。鉴于本文是描述加密脱敏,故选择 加密脱敏。 加密算法选择加密中的算法规则,其中系统会根据算法类型提供对应的加密算法。加密密钥输入算法的加密密钥值。 16进制字符串,32个字符,不可为空。 初始化向量输入算法的初始向量值。16进制字符串,16个字符,不可为空。验证基于算法的配置、输入的字段,展示输出脱敏后的结果内容。
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  • 分类算法

    逻辑回归LogisticRegression(LR)算法是一种常见的分类算法,因其模型简单、可解释性强等特点在工程领域得到广泛应用,该算法支持二分类和多分类。tol:误差最大容忍界,低于这个界的时候算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持二分类任务评估跟多分类任务评估。朴素贝叶斯分类NaiveBayes(朴素贝叶斯)是一种常用的多类分类算法,该算法假设各个特征之间是相互独立的,通过贝叶斯公式计算出某个样本属于某个类别的概率。tol:误差最大容忍界,低于这个界的时候算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持二分类任务评估跟多分类任务评估。决策树分类DecisionTreeClassifier(决策树算法)是机器学习中常用的分类回归算法。
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  • 回归算法

    随机森林回归随机森林回归算法是常见的回归算法,支持离散和连续特征。训练节点输入 训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。训练数据格式:文本类型。调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持 RegressionEvaluator。注意: 在训练时选择 PMML 格式才能可视化(ML 格式不行) 决策树回归决策树算法是机器学习中常用的一类分类回归算法。半自动调参 调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持 RegressionEvaluator。半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持 RegressionEvaluator。
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  • PySONA 算法

    LR on PyTONA算法简介LogisticRegression(LR)算法是一种常见的分类算法,因其模型简单、可解释性强等特点在工程领域得到广泛应用。本算子是 LR 算法在 Pyorch on Angel 的实现。本算子是 FM 算法在 Pyorch on Angel 的实现。DeepFM on PyTONA算法简介DeepFM 算法是在 FM(Factorization machine)的基础上加入深度层构成。与 PNN,NFM 算法相比,它保留了 FM 的二阶隐式特征交叉的同时,又用深度网络来获取高阶特征交叉。本算子是 DeepFM 算法在 Pyorch on Angel 的实现。
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  • 图算法

    Closeness on SONA算法简介紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。FastUnfolding on SONA算法简介模块度成为度量社区划分优劣的重要标准,划分后的网络模块度值越大,说明社区划分的效果越好,Fast Unfolding 算法便是基于模块度对社区划分的算法Fast Unfolding 算法是一种迭代的算法,主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。PageRank on SONA算法简介PageRank 算法可能是最著名的节点重要性评价算法,最初由拉里佩奇提出,被应用于 Google 搜索的网页排名。Hindex on SONA算法简介HIndex 算法是计算一个节点 h-index 指数的算法。
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  • Angel 算法简介

    Spark on Angel 组件一般用来运行用户自己实现的算法。图算法图算法基于 Spark-on-Angel 系统,利用 Angel 对高维稀疏数据的存储能力和 Spark 对海量数据的处理能力,搭建了端到端的图计算平台,为您提供节点测度(PageRank、Kcore、Closeness),社区发现 LPA,FastUnfolding 和图表示学习 LINE,Word2Vec 等算法。PyTONA 算法PyTONA 算法将 Angel 的参数服务器与深度学习系统 PyTorch 相结合,使用户可以在利用 PyTorch 编写最新推荐模型的同时,利用 Angel 参数服务器的扩展性,进行大规模分布式的推荐模型训练机器学习算法智能钛机器学习平台还提供基于 Spark on Ange 的机器学习算法,如分类算法等。如果需要运行 Spark on Angel 自带算法,建议您使用各个算法对应的算法组件。
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  • 推荐算法

    交换最小二乘ALS(alternating least squares)算法是交换最小二乘的简称。在机器学习中,ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居,然后根据目标用户邻居的喜好产生向目标用户的推荐。Angel 算法相关Angel 算法相关内容请参考以下文档: LR on PyTONAFM on PyTONADeepFM on PyTONADeepAndWide on PyTONADCN on PyTONAAttentionNet
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  • 聚类算法

    KMeansKMeans 是一种常用的聚类算法,将无标签的数据聚成 K 个类。平台提供的 KMeans 算法实现了并行的 k-means++ 的初始化算法。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。)算法进行训练。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。
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  • 机器学习算法

    LR on SonA算法简介LogisticRegression(LR)算法是一种常见的分类算法,因其模型简单、可解释性强等特点在工程领域得到广泛应用。训练节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据存储 COS 路径。带预测的算子模块模型保存路径不需要用户填写,平台会自动生成。 算法参数 训练迭代次数:模型训练迭代的轮数。训练节点 算法 IO 参数 训练数据路径:训练数据存储 cos 路径。验证数据路径:验证数据存储 cos 路径。 算法参数 任务类型:分类,回归任务可选。FTRL-LR on SONA算法简介FTRL 是一种在线优化算法,这种优化算法不光更能适应海量数据的要求,同时还能比较轻松的学习到一个有效且稀疏的模型,自问世以来在学术界和工业界都倍受关注和好评。FTRL-FM on SONA算法简介FTRL 是一种在线优化算法,这种优化算法不光更能适应海量数据的要求,同时还能比较轻松的学习到一个有效且稀疏的模型,自问世以来在学术界和工业界都倍受关注和好评。
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  • 图算法

    算法结果保存路径,共两列,其中第一列为 round 值,第二列为 anf 值,其中round = -1对应的 anf 为最终估计值。 参数说明src:源节点列。dst:目标节点列。LPALPA(Label Propagation Algorithm)是最简单的社区发现算法,通过标签扩散发掘网络的社区关系。输入输入数据路径:输入文件所在路径。算法结果保存路径,共三列,其中第一列为节点 ID,第二列为 effectiveSize 值,第三列为 redundancyCol 值。 参数说明src:源节点列。dst:目标节点列。PageRankPageRank 是著名的节点排序算法,由 Google 发表。输入输入数据路径:输入文件所在路径。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。Angel 算法相关Angel 算法相关内容请参考以下文档: Closeness on SONACommon Friends on SONAFastUnfolding on SONA Kcore on
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  • 内置算法的预训练模型

    操作场景TI-ONE 中的图像分类、目标检测和 BERT 类算法支持迁移学习功能,您可以在预训练模型的基础上,在特定目标任务上进行微调。TI-ONE 内置算法的预训练模型您可以从以下地址下载,请注意使用时和算法相匹配,如resnet_v1_50模型需要使用resnet_v1_50的预训练模型,不能使用其它预训练模型。目标检测使用内置目标检测算法时,用户需要指定配置文件和预训练模型。BERT 类算法TI-ONE 内置的BERT类算法(BERT 文本分类、BERT-CRF、BERT 中文问答)需要填写BERT 目录这一参数。
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  • 【枕边算法】回文算法题PHP实现

    ①选择任一数值;②翻转此数值(例如,选择13则翻转为31),并将原数值和翻转数值相加(13+31);③相加结果若不是回文,则返回②反复执行,若是回文则终止算法举例:13+31=44,44是回文,退出 19110+011=121,121是回文,退出https:github.comzhangyue0503phpblobmaster%E6%9E%95%E8%BE%B9%E7%AE%97%E6%B3%951.7.php$num = 197;13=4412=3314=5519=110125=64687=4884196=内存溢出197=881188找回文数字算法function huiwenshuzi($num){if
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  • PHP算法——四大基础算法

    前言对于大多数业务开发来说,平时很少需要自己实现数据结构与算法,都是利用已经封装好的现成接口,类库来推测、翻译业务逻辑,但是,不需要自己实现,并不代表什么都不需要了解。太深的算法就先不说,冒泡排序,选择排序,插入排序,快速排序等PHP的四大基础算法我想还是要掌握的。冒泡排序介绍:冒泡排序(Bubble Sort,中国台湾译为:泡沫排序或气泡排序)是一种简单的排序算法。它 重复地走访过要排序的数列,依次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来 。,得出四大算法的最佳适用场景。点击详细解释注释:n为问题的规模,大写英文字母O为算法复杂度。冒泡排序:当n问题的规模小时,对原本键值一样的元素排序后相对位置不变要求高时适用。
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  • 智能钛机器学习平台

    应用场景,产品概述,客户价值,Tensorflow,Spark,PySpark,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法,使用可视化建模构建模型,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型,Notebook 简介,创建实例,管理实例,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,PyCaffe,PyTorch,最佳实践,用 Sklearn 实现科比投篮预测,花朵图像分类,词汇表,图算法,乳腺癌预测,文本情感分类,花朵目标检测,工具菜单说明,框架及算法说明,特征转换,特征选择,自动建模(AutoML),输入,数据转换,输出,数据源,统计分析,主题模型,表算子,用 Notebook,Angel 算法指南,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法,使用可视化建模构建模型,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型
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  • 智能钛机器学习

    它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 云访问安全代理

    加解密前期准备,实时加解密,全量加解密,概述,编辑规则,删除规则,新建规则,编辑合规组,删除合规组,新建合规组,敏感数据分类,扫描结果,扫描结果详情,编辑任务,查看任务列表,新建任务,删除任务,概述,脱敏算法管理,新建规则组,查看规则组详情,删除规则组,新增脱敏规则,查看规则,修改脱敏算法,删除规则内容,PostgreSQL ,联系我们,新建分级,删除分级,变换脱敏,哈希脱敏,敏感数据资产,加密算法,替换脱敏,,编辑规则,删除规则,新建规则,合规组,编辑合规组,删除合规组,新建合规组,敏感数据分类,扫描结果,扫描结果,扫描结果详情,扫描任务,编辑任务,查看任务列表,新建任务,删除任务,概述,规则组管理,脱敏算法管理,新建规则组,查看规则组详情,删除规则组,规则管理,新增脱敏规则,查看规则,修改脱敏算法,删除规则内容,数据库支持说明,PostgreSQL ,联系我们,敏感数据分级,新建分级,删除分级,脱敏算法,变换脱敏,哈希脱敏,敏感数据资产,加密算法,替换脱敏,遮盖脱敏
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  • 升级到 XML PHP SDK

    如果您细心对比过 JSON PHP SDK 和 XML PHP SDK 的文档,您会发现并不是一个简单的增量更新。如果您想要升级到 XML PHP SDK,请参考下面的指引,完成 PHP SDK 的升级工作。功能对比下表列出了 JSON PHP SDK 和 XML PHP SDK 的主要功能对比: 功能XML PHP SDKJSON PHP SDK 文件上传支持本地文件、字节流、输入流上传默认覆盖上传智能判断上传模式简单上传最大支持签名算法不同通常您不需要手动计算签名,但如果您将 SDK 的签名返回给前端使用,请注意我们的签名算法发生了改变。签名不再区分单次和多次签名,而是通过设置签名的有效期来保证安全性。具体的算法请参考 XML 请求签名 文档。
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