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平臺介紹 概述 功能描述
各種不同類型的模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機等。 跨平臺支持： TensorFlow支持多種計算平臺，包括CPU、GPU和TPU。它能夠利用不同平臺的計算資源，提供高效的運算速度。 自動微分： TensorFlow內(nèi)置了自動微分功能，可以自動計算模型的梯度。這使得在訓(xùn)練模型
平臺介紹 概述 功能描述 文檔內(nèi)容
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平臺介紹 什么是開天集成工作 為什么選擇開天集成工作臺 環(huán)境準(zhǔn)備 平臺功能架構(gòu) 相關(guān)云服務(wù) 什么是開天集成工作 為什么選擇開天集成工作臺 環(huán)境準(zhǔn)備 平臺功能架構(gòu) 相關(guān)云服務(wù)
絡(luò)接入物聯(lián)網(wǎng)平臺，并使用LWM2M/CoAP(S)、MQTT(S)、HTTPS協(xié)議將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上報到平臺，平臺也可以將控制命令下發(fā)給設(shè)備。 業(yè)務(wù)應(yīng)用通過調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)平臺提供的API，實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集、命令下發(fā)、設(shè)備管理等業(yè)務(wù)場景。 物聯(lián)網(wǎng)平臺支持終端設(shè)備
平臺介紹 NUWA提供一個完整的微服務(wù)開發(fā)框架，是平臺能力的統(tǒng)一入口，封裝gpaas、apaas、安全、DFX等能力， 結(jié)合devops流程，讓業(yè)務(wù)開箱即用，簡化項目開發(fā)，同時標(biāo)準(zhǔn)化運行環(huán)境，提升運維監(jiān)控的可靠性，從開發(fā)到運維提供一條龍服務(wù)。以插件的形式匯聚云服務(wù)平臺
平臺介紹 視頻點播服務(wù)（Video on Demand）是集視頻上傳、自動化轉(zhuǎn)碼處理、媒體資源管理、分發(fā)加速、視頻播放于一體的一站式解決方案。借助華為云提供靈活彈性解決方案，您無需關(guān)注服務(wù)依賴的底層基礎(chǔ)設(shè)施，只需要依托高質(zhì)量的媒體處理服務(wù)來快速搭建安全、彈性的點播平臺。
平臺介紹 華為開發(fā)者空間，是為全球開發(fā)者打造的專屬開發(fā)者空間，致力于為每個開發(fā)者提供一臺云主機、一套開發(fā)工具和云上存儲空間，匯聚昇騰、鴻蒙、鯤鵬、GaussDB、歐拉等各項根技術(shù)的開發(fā)工具資源，并提供配套案例指導(dǎo)開發(fā)者從開發(fā)編碼到應(yīng)用調(diào)測，基于華為根技術(shù)生態(tài)高效便捷的知識學(xué)習(xí)、技術(shù)體驗、應(yīng)用創(chuàng)新。
平臺概述
平臺介紹 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn) 企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)管理時，通常會遇到下列挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn) 缺乏企業(yè)數(shù)據(jù)體系標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)規(guī)范定義的方法論，數(shù)據(jù)語言不統(tǒng)一。 缺乏面向普通業(yè)務(wù)人員的高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)搜索工具，數(shù)據(jù)找不到。
平臺介紹 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn) 企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)管理時，通常會遇到下列挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn) 缺乏企業(yè)數(shù)據(jù)體系標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)規(guī)范定義的方法論，數(shù)據(jù)語言不統(tǒng)一。 缺乏面向普通業(yè)務(wù)人員的高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)搜索工具，數(shù)據(jù)找不到。
平臺介紹 媒體處理（Media Processing Center，簡稱MPC）是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)，通過經(jīng)濟、彈性和高可擴展的轉(zhuǎn)換方法，將存儲于OBS上的音視頻轉(zhuǎn)碼為適應(yīng)各種終端（PC、TV、Phone等）播放的格式，并實現(xiàn)抽幀截圖、圖片水印、內(nèi)容質(zhì)檢、視頻加密
1.6.4 安裝TensorFlow請按照https://www.tensorf?low.org/install/中“Installing with Anaconda”部分下的說明安裝TensorFlow，我們將在所有練習(xí)中使用TensorFlow 1.8.x。在按照說明提供tf
CHAPTER 2第2章理解TensorFlow在本章中，你將深入了解TensorFlow。這是一個開源分布式數(shù)值計算框架，它將成為我們實現(xiàn)所有練習(xí)的主要平臺。我們通過定義一個簡單的計算并用TensorFlow實現(xiàn)它來作為TensorFlow的入門。在成功完成此操作后，我們將探討
中沒有與TensorFlow不兼容的其他庫。 第二步：導(dǎo)入TensorFlow和其他必要的庫 在開始編寫代碼之前，讓我們導(dǎo)入TensorFlow和其他必要的庫。 pythonCopy codeimport tensorflow as tf from tensorflow import
Tensorflow算子邊界 “.om”模型支持的Tensorflow算子邊界如表1所示。 表1 TensorFlow算子邊界 序號 Python API C++ API 邊界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【參數(shù)】 value：4-D t
**TensorFlow基礎(chǔ)： TensorFlow三個基礎(chǔ)核心概念：計算圖、Tensor、Session 計算圖： 在TensorFlow中，計算圖是一個有向圖，用來描述計算節(jié)點以及計算節(jié)點之間的關(guān)系，所以在TensorFlow中我們存儲一個值或者數(shù)組的時候，存的其
2.1.4 Cafe Le TensorFlow：使用類比理解TensorFlow如果你對技術(shù)性說明中包含的信息感到不堪重負(fù)，下面我們嘗試從不同的角度來介紹相關(guān)概念。假設(shè)有一家新咖啡館開業(yè)了，你一直想去那。然后你去了那家咖啡館，在靠窗的位置坐下。接下來，服務(wù)員來請你下訂單，你點了
TensorFlow Dropout 圖 1：來自論文 "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting" (https://www
