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來(lái)自:百科使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 時(shí)間:2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)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(lèi)的魔法方法的使用。來(lái)自:百科
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室中有詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)手冊(cè),每一步都能感受到開(kāi)發(fā)人員的貼心! 創(chuàng)建好存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的 OBS 桶后,就可以到華為云AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts中創(chuàng)建Notebook,準(zhǔn)備好開(kāi)發(fā)環(huán)境。這可比在本地部署開(kāi)發(fā)環(huán)境輕松多了,頁(yè)面中需要配置的內(nèi)容井井有條待在頁(yè)面中,每一步操作都有詳細(xì)提示,把輕松度拉滿(mǎn)了來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) 時(shí)間:2020-12-11 15:06:18 Python是近幾年最為流行的編程語(yǔ)言之一,它有著優(yōu)雅的語(yǔ)法和豐富的工具庫(kù)。相比于java和C語(yǔ)言而言,Python的門(mén)檻更低、更加靈活易于被人讀懂。來(lái)自:百科
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云知識(shí) 基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 時(shí)間:2020-12-01 15:31:03 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開(kāi)發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書(shū),供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解來(lái)自:百科
方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)者,不需關(guān)注模型或編碼,可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI初學(xué)者,不需關(guān)注模型開(kāi)發(fā),使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI工程師,提供多種開(kāi)發(fā)環(huán)境,多種操作流程和模式,方便開(kāi)發(fā)者編碼擴(kuò)展,快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。來(lái)自:專(zhuān)題
實(shí)踐樣例鏈接:點(diǎn)擊查看 2) “手寫(xiě)數(shù)字 圖像識(shí)別 應(yīng)用” 實(shí)踐樣例鏈接:點(diǎn)擊查看 注意:在實(shí)踐中,啟動(dòng)了推理服務(wù)完成了測(cè)試之后要及時(shí)點(diǎn)擊右上角的停止按鍵停止服務(wù),防止一直啟動(dòng)造成賬號(hào)欠費(fèi)。 參考和學(xué)習(xí)資料: 華為線上AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)Modelarts官網(wǎng) https://www.huaweicloud.來(lái)自:百科
到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí),已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT來(lái)自:百科
用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí),已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT來(lái)自:百科
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