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4月前
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来自: 云原生
终于!我找到了开发的得力助手!阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略
在比赛过程中,通义灵码插件成为了我开发工作的得力助手。这个插件提供了智能代码补全和错误提示功能,大大提高了我的编码效率。尤其是通义灵码能够实时分析代码,给出优化建议,让我避免了很多潜在的错误。
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4月前
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来自: 云原生
用 Higress AI 网关降低 AI 调用成本 - 阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略
《Higress AI 网关挑战赛》正在火热进行中,Higress 社区邀请了目前位于排行榜 top5 的选手杨贝宁同学分享他的心得。本文是他整理的参赛攻略。
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4月前
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来自: 云原生
寻找未来之星!6000+队伍,13大开源社区,“通义灵码贡献开源”大赛等你来
“2024天池云原生编程挑战赛-赛道3:用通义灵码,人人都是开源贡献者”大赛持续进行中,通义灵码助你快速上手开源项目,参与 2024 天池云原生编程挑战赛-通义灵码赛道,每个赛道5000元大奖和优先提交精美礼品等你领,还有开源社区多位明星专家现身答疑支持。
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4月前
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6754支队伍,13个开源社区,邀请你一起参与“用通义灵码,人人都是开源贡献者”赛事
2024天池云原生编程挑战赛-赛道3『用通义灵码,人人都是开源贡献者』正火热进行。通过通义灵码快速掌握开源项目,每个赛道5000元大奖及精美礼品等你来拿。
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4月前
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【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析
关于2021年第五届“达观杯”基于大规模预训练模型的风险事件标签识别竞赛的初赛Rank12团队的总结与分析,详细介绍了赛题分析、传统深度学习方案、预训练方案、提分技巧、加速训练方法以及团队的总结和反思。
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4月前
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2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案
2021第五届“达观杯”基于大规模预训练模型的风险事件标签识别比赛中使用的NEZHA和Bert方案,包括预训练、微调、模型融合、TTA测试集数据增强以及总结和反思。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】4 机器学习模型调参
本文提供了对医学影像报告异常检测任务中使用的机器学习模型(如XGBoost和LightGBM)进行参数调整的方法,并分享了特征提取和模型调优的最佳实践。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】3 机器学习模型训练及集成学习Baseline开源
本文介绍了一个基于XGBoost、LightGBM和逻辑回归的集成学习模型,用于医学影像报告异常检测任务,并公开了达到0.83+准确率的基线代码。
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