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  • 檢測模型訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • ,實現(xiàn)產(chǎn)品實時預(yù)測,提升檢測效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實現(xiàn)模型最優(yōu)。 統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案 華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺FusionPlant,包含聯(lián)接管理平
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    什么是圖像分類和物體檢測? 測試設(shè)計流程與實踐 物聯(lián)網(wǎng)卡什么時候開始計算費用? 網(wǎng)絡(luò)測試ping包和終端提示丟包率的區(qū)別是什么?終端丟包率檢測機制是什么? 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測定位:什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測 修訂記錄 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測:什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測定位:什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測
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  • 檢測模型訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 通過訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載,然后將下載的模型上傳存儲至其他帳號對應(yīng)區(qū)域的 OBS 中。 獲取模型下載路徑 1、登錄ModelArts管理控制臺,在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”,進入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 2、在訓(xùn)練作業(yè)列表中,單擊目標(biāo)訓(xùn)練作業(yè)名稱,查看該作業(yè)的詳情。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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  • 檢測模型訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合
    來自:專題
    對于AI開發(fā)者而言,在開始模型訓(xùn)練前,都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后,才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下,模型構(gòu)建對輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的,比如圖像分類,一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條,否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型,標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多,訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因
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    ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_OBS導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點
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    高空拋物檢測案例 高空拋物檢測案例 時間:2021-01-25 16:51:43 視頻檢測 視頻監(jiān)控 華為云好望商城高空拋物檢測,服務(wù)商:北京博思廷; 在樓宇周圍部署華為云好望商城高空拋物檢測算法,將樓外立面由下至上的區(qū)域進行實時監(jiān)測,實現(xiàn)樓外立面監(jiān)測區(qū)域全覆蓋。當(dāng)檢測到高空墜物
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    華為云計算 云知識 人員聚集視頻檢測 人員聚集視頻檢測 時間:2021-01-11 10:11:01 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城人員聚集視頻檢測,是對視頻畫面內(nèi)出現(xiàn)的人員進行檢測計數(shù),判斷是否有匯聚現(xiàn)象。適用于景區(qū),人行道路,銀行等需要注意人員匯聚可能引發(fā)安全問題的應(yīng)用場景。
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    華為云計算 云知識 活體檢測 活體檢測 時間:2020-10-30 14:34:37 活體檢測檢測視頻中的人物是否為活體,以及檢測人物的動作順序。 動作活體檢測是通過判斷視頻中的人物動作與傳入動作列表是否一致來識別視頻中人物是否為活體。如果有多張人臉出現(xiàn),則選取最大的人臉進行判定。
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    時預(yù)測,提升檢測效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺場景 CDN 邊緣站點管理 對部署在全國各地的CDN邊緣站點進行統(tǒng)一管理,幫
    來自:專題
    4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中,訂閱物體檢測YOLOv3_ResNet18算法,根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法,創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas 500要求,需轉(zhuǎn)換成om格式后再導(dǎo)入ModelArts。
    來自:專題
    二進制SCA工具如何實現(xiàn)該功能: 要實現(xiàn)Linux內(nèi)核裁剪場景下的已知漏洞精準(zhǔn)檢測,二進制SCA工具必須在原來檢測開源軟件名稱和版本號的基礎(chǔ)上,需要實現(xiàn)更新細(xì)顆粒度的檢測技術(shù),基于源代碼文件顆粒度、函數(shù)顆粒度的檢測能力,從而實現(xiàn)裁剪場景下已知漏洞的精準(zhǔn)檢測,即可以知道哪些代碼被編譯到最終的二進制文件中,哪些
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    華為云計算 云知識 人群計數(shù)及密度檢測 人群計數(shù)及密度檢測 時間:2021-01-05 10:21:57 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城人群計數(shù)及密度檢測-高密型,服務(wù)商: 北京博思廷。 實時監(jiān)測大場景中高密人群的人數(shù)和密度。適用于各類需要對人群數(shù)量進行管控的場合。還可免費試用14天。
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    平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看,Mo
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    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
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    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,物理模型設(shè)計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在?
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    可以針對性的進行分析整改。 任務(wù)部分檢測項有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失??? 任務(wù)檢測結(jié)果中安全漏洞檢測有告警,隱私合規(guī)問題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個任務(wù)會進行多個檢測項的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測、違規(guī)收集信息檢測、隱私聲明一致性檢測等,整個檢測過程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)分析、動態(tài)運行
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    容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測、圖像分割、 人臉識別 OCR 、視頻分析、自然語言處理和 語音識別 這八大
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    提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù),無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型,也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。 技能開發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場或直接部署到端側(cè)設(shè)備。 2.技能市場 技能市場預(yù)置了豐富了AI技能:人形檢測、人臉檢測、人臉
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    華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測試數(shù)據(jù)集)中的異常。
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