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  • 圖像檢測 模型訓練 ai實戰(zhàn) 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證，限制操作權限
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  • 華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間：2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理，就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式，或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā)，物理模型是以性能為出發(fā)點，
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關系；
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  • 分布式消息中間件實戰(zhàn) 分布式消息中間件實戰(zhàn) 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。我們分別來介紹下分布式消息Kafka、分布式消息RabbitMQ、分布式消息RocketMQ三個版本業(yè)務遷移實戰(zhàn)。助力開發(fā)者和企業(yè)快速高效完成業(yè)務遷移。
    來自：專題
    測試金字塔原理和CI/CD持續(xù)自動化測試 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面
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    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(shù)據(jù)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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓練、管理、
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    本次訓練所使用的經過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經網(wǎng)絡。
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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)、模型訓練、模型部署都可以在Mo
    來自：百科
    了解詳情 使用自定義鏡像訓練作業(yè) 如果您已經在本地完成模型開發(fā)或訓練腳本的開發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應用
    來自：專題
    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關系、面向對象），轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
    來自：百科
    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇：神經網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間：2020-12-09 09:28:38 深度神經網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網(wǎng)絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數(shù)字識別模型。
    來自：百科
    于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器
    來自：專題
    支持批量生成數(shù)字人訓練，任務管理可視化 從模型訓練到內容生成，端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練，任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配，語言泛化能力強 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配，語言泛化能力強
    來自：專題
    使用開發(fā)環(huán)境將本地開發(fā)的MindSpore模型遷移至云上訓練???? 本案例介紹如何在本地進行MindSpore模型開發(fā)，并將模型遷移至ModelArts訓練。ModelArts支持使用PyCharm進行“混動”開發(fā)：“混動”開發(fā)表示代碼開發(fā)和調試使用本地IDE，按需使用遠程資源和環(huán)境調試和訓練模型。通過“混動
    來自：專題
    華為云計算 云知識 21天轉型微服務實戰(zhàn)營 21天轉型微服務實戰(zhàn)營 時間：2020-12-16 16:06:25 華為云DevCloud &微服務服務聯(lián)合重磅出品——21天轉型微服務實戰(zhàn)營！ 本期課程依托華為云微服務服務，涵蓋了微服務領域ServiceComb、Service M
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    升產品質量。 優(yōu)勢： ●高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側部署，實現(xiàn)產品實時預測，提升檢測效率，提高產品質量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(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
    來自：專題
    滿足批量生成數(shù)字人訴求，平臺支持幾百到上千的并發(fā)模型訓練任務。 - 大幅提升數(shù)字人生產質量 模型質量提升30%以上，數(shù)字人名片迅速引流新陣地直播產品，業(yè)務推廣無后顧之憂。 - 解決產品端到端服務能力 可接入其他AIGC產品，打造AIGC數(shù)字人視頻生成到剪輯端到端的解決方案能力。 多行業(yè)多場景廣泛應用
    來自：專題
    本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要
    來自：百科
    類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應用架構圖 Learner：學習集群，一般是多個GPU顯卡組成訓練集群 Actor：采用競享實例提供CPU，每個線程作為一個AI玩家，用于測試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結果，游戲AI的策略 Re
    來自：專題
    云知識 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)
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