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- 深度學習目標檢測模型 內容精選 換一換
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軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試，零基礎也可學習軟件開發(fā)前沿技術知識 在線課程 體系化的培訓課程，快速完成學習覆蓋，讓您輕松上云 基礎編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎 Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題
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AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免來自：百科對媒體視頻中的公眾人物進行分析，準確識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢 簡單易用 操作簡單，輸入視頻即可得到人物分析結果 準確識別 基于深度學習的 人臉識別 ，自動識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種視頻編碼格式，快速分析視頻人物，提高用戶瀏覽效率 建議搭配使用來自：百科
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人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應用的能力 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免來自：百科![]()
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GaussDB 學習 GaussDB學習 云數據庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數據上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數據庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫，具有高性能來自：專題![]()
15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。來自：百科![]()
時間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者，提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能，包含數據處理，模型開發(fā)，模型訓練，模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓練（訓練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務）。AI全流程開發(fā)來自：百科![]()
開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后，必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型，并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科
