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- 數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科engine 模塊的路徑與創(chuàng)建工程時(shí)所選擇路徑保持一致?？杖?jì)算時(shí)，可在屬性欄查看空三進(jìn)度條。 如果發(fā)現(xiàn)引擎并沒有開始運(yùn)算，則可能是 engine 模塊的路徑與創(chuàng)建工程時(shí)所選擇路徑不一致，查看 master 中的 job 路徑，并可以在這里更改任務(wù)路徑； 點(diǎn)擊工具下的引擎管理，在打開的引擎管來自：云商店
- 數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便來自：專題統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)維 全面托管的調(diào)度，支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制，支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行，支持配置各類報(bào)警通知，便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 全方位的安全保障 統(tǒng)一的安全認(rèn)證，租戶隔離，數(shù)據(jù)的分級(jí)分類管理，來自：百科
- 數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)，構(gòu)建滿足特定需求的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，高效準(zhǔn)確的翻譯郵件、論文、新聞等內(nèi)容 優(yōu)勢 翻譯質(zhì)量領(lǐng)先 引擎的翻譯效果，跟專業(yè)的譯員團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行打磨，機(jī)器翻譯效果質(zhì)量高 多領(lǐng)域支持 支持多個(gè)領(lǐng)域，如新聞、信息、通信等領(lǐng)域的機(jī)器翻譯 即時(shí)通訊：集成機(jī)器翻譯服務(wù)的即時(shí)通訊軟件，可以使不同語種用戶之間的交流更加便捷，提升用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無法正常登錄，請重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來自：云商店![]()
智慧社區(qū)等諸多行業(yè)，伙伴的算法和應(yīng)用結(jié)合華為SDC、IVS以及華為好望云服務(wù)等產(chǎn)品，帶來了很多“化學(xué)反應(yīng)式的驚喜”，讓我們看到華為“平臺(tái)+生態(tài)”的戰(zhàn)略已經(jīng)成為行業(yè)智能化的黑土地，在持續(xù)支撐應(yīng)用的百花齊放。 未來，華為機(jī)器視覺將持續(xù)和伙伴一起構(gòu)建共生共贏的伙伴關(guān)系，讓我們期待來年“在一起，夢飛揚(yáng)”！來自：云商店![]()
模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主來自：百科![]()
同步到點(diǎn)播服務(wù)。使用點(diǎn)播服務(wù)處理音視頻產(chǎn)生的相關(guān)媒資文件存儲(chǔ)的“華北-北京四”的另一個(gè) OBS 桶中，且存儲(chǔ)路徑與源文件的路徑一致。 處理流程 在OBS托管前，需要將存儲(chǔ)源文件的OBS桶、存儲(chǔ)音視頻處理后生成的相關(guān)媒資文件的OBS桶都授權(quán)給點(diǎn)播服務(wù)，允許點(diǎn)播服務(wù)訪問對應(yīng)的OBS桶。來自：百科![]()
崗位成長學(xué)習(xí)路徑和測評(píng)：提供崗位成長學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)課程和實(shí)戰(zhàn)案例，對學(xué)生能力進(jìn)行測評(píng)和人職匹配 360度用戶畫像：對學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)行全流程跟蹤和能力刻畫。 智慧教學(xué)云平臺(tái)的特點(diǎn)： l基于成果導(dǎo)向的教育理念 l企業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目案例 l行業(yè)前沿課程體系 l領(lǐng)先行業(yè)的軟件工程標(biāo)準(zhǔn) l以大數(shù)據(jù)為支撐的智慧教學(xué)平臺(tái) l云上與本地結(jié)合的開放實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)來自：云商店![]()
（1）提交重建 確認(rèn)空三無誤，進(jìn)行三維重建工作。 在重建任務(wù)集上右鍵，選擇提交重建任務(wù)。 在彈出的對話框中，輸入提交模型的名稱，選擇瓦片坐標(biāo)系，和控制點(diǎn)一致，點(diǎn)擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對模型進(jìn)行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小由電腦來自：云商店![]()
華為機(jī)器視覺云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹，機(jī)器視覺是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺通過專業(yè)的AI芯片、開放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度，進(jìn)入千行百業(yè)，與場景化業(yè)務(wù)融合，實(shí)現(xiàn)全息感知，成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機(jī)器視覺充分考慮了環(huán)境對電力業(yè)務(wù)部署的影響，并提出了針對性的優(yōu)化方案來自：云商店![]()
將圖片上傳到特定的OBS桶中 將用戶上傳的每個(gè)圖像的尺寸進(jìn)行壓縮 將處理完后的圖像上傳到另一個(gè)指定的OBS桶 查看詳情 使用FunctionGraph函數(shù)為OBS中的圖片打水印 將圖片上傳到特定的OBS桶中 將用戶上傳的每個(gè)圖片打水印 將處理完后的圖像上傳到另一個(gè)指定的OBS桶 將圖片上傳到特定的OBS桶中來自：專題![]()
一些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)的結(jié)果。 DLI 在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream SQL特性。 DLI服務(wù)架構(gòu)：Serverless DLI是無服務(wù)器化的大數(shù)據(jù)查詢分析服務(wù)，其優(yōu)勢在于： 按量計(jì)費(fèi)：真正的按使用量（掃描量/CU時(shí)）計(jì)費(fèi)，不運(yùn)行作業(yè)時(shí)0費(fèi)用。來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自：百科![]()
免費(fèi)體驗(yàn) 視頻轉(zhuǎn)文字在線使用的計(jì)費(fèi)項(xiàng)有哪些？ 一句話識(shí)別 、 語音合成 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi)； 實(shí)時(shí)語音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別、錄音文件識(shí)別極速版按音頻時(shí)長計(jì)費(fèi)，時(shí)長計(jì)算精確到秒。 按音頻時(shí)長計(jì)費(fèi)的，累加每次調(diào)用的音頻時(shí)長。 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi)的，返回失敗的調(diào)用不計(jì)入次數(shù)。 視頻轉(zhuǎn)文字的計(jì)費(fèi)模式： 按需計(jì)費(fèi)：來自：專題![]()
Connect 的智能集成的能力需要強(qiáng)大的AI智能集成引擎支撐。智能集成引擎是華為自研的AI 引擎，具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)。可擴(kuò)展性是指，該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能數(shù)據(jù)映射，智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中，不會(huì)來自：百科![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題
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