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  • tensorflow yolo訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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    14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(tái)(華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens )及無人駕駛小車基礎(chǔ)上,全面鍛煉和提高賽隊(duì)的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),已經(jīng)開
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-28 15:56:24 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè),更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)
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    時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)間:2024-08-09 19:07:37 華為云時(shí)習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng),聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道,特別面向高校開展暑期實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)。本次活動(dòng)吸引全國(guó)
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    課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD;成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊;圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含的兩階段檢測(cè)子。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期 時(shí)間:2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體,組織鯤鵬賦能培訓(xùn),并輔以大賽為成果檢驗(yàn),訓(xùn)賽結(jié)合,以訓(xùn)促賽。本期為第一期。 【賽事簡(jiǎn)介】
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    可立即報(bào)警并通知現(xiàn)場(chǎng)人員,得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè),判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),基于開源yolo算法進(jìn)行深度定制,貨物是否被遺撒的算法模型,將模型通過轉(zhuǎn)換后,移植到SDC。 售后服務(wù)范圍 服務(wù)時(shí)間:7*12小時(shí) 服務(wù)內(nèi)容:1.提供軟件的安裝、調(diào)試和對(duì)操作員進(jìn)行培訓(xùn)。2
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    【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段一:11月11日-11月20日中午12:00時(shí)段一報(bào)名截止(報(bào)名入口見頁面導(dǎo)航) 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段二:11月11日-11月27日晚12:00時(shí)段二報(bào)名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課(線上) 訓(xùn)練營(yíng)時(shí)段一:11月22日-11月2
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    14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如CaffeTensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型,模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)
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    【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)一期:11月11日-11月20日中午12:00一期報(bào)名截止 訓(xùn)練營(yíng)二期:11月11日-11月27日晚12:00二期報(bào)名截止(報(bào)名入口見頁面導(dǎo)航) 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課(線上) 訓(xùn)練營(yíng)一期:11月22日-11月29日(
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    器,簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載。 立即使用 包核時(shí)套餐包 云容器實(shí)例CCI應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式運(yùn)行,并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等硬件加速能力,并且都是任務(wù)型計(jì)算,需要
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    ta和AI場(chǎng)景下,通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái),方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入,提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎,高性能異構(gòu)芯片管理,高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎(Cloud Container
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—
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    領(lǐng)域,提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等,其中: 1、計(jì)算機(jī)視覺引擎面向計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域,提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割,對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。
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    功能,均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要
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    ModelArts 推理部署 AI模型開發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù),您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 AI模型開發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為
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