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- tensorflow 圖像聚類 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體（Network AI Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)來自：百科詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured streaming 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Spark streaming自定義作業(yè)。 支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。來自：百科
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測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì)來自：百科設(shè)備。 云側(cè)平臺(tái) 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡(jiǎn)化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對(duì)接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科
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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 = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運(yùn)行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。 LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備AI 開發(fā)難關(guān) l來自：百科![]()
和結(jié)構(gòu)化提取。 文字識(shí)別 行業(yè)類 Domainocr 行業(yè)類（Domain OCR ），支持物流電子面單識(shí)別、保險(xiǎn)單識(shí)別、財(cái)務(wù)報(bào)表識(shí)別、醫(yī)療化驗(yàn)單據(jù)識(shí)別等多種行業(yè)特定類型圖片的結(jié)構(gòu)化信息提取和識(shí)別，助力行業(yè)自動(dòng)化效率提升。 行業(yè)類（Domain OCR），支持物流電子面單識(shí)別、保險(xiǎn)來自：專題![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 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、Caf來自：百科![]()
倍。相對(duì)于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請(qǐng)求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例）的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來自：百科![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科![]()
updated_at String 更新時(shí)間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開關(guān):true|false 請(qǐng)求示例 查詢流日志列表 GET來自：百科![]()
請(qǐng)求未完成。服務(wù)器不支持所請(qǐng)求的功能。 返回碼: 502 Bad Gateway 請(qǐng)求未完成。服務(wù)器從上游服務(wù)器收到一個(gè)無效的響應(yīng)。 返回碼: 503 Service Unavailable 請(qǐng)求未完成。系統(tǒng)暫時(shí)異常。 返回碼: 504 Gateway Timeout 網(wǎng)關(guān)超時(shí)。 請(qǐng)求示例 示例 1 "POST /a來自：百科![]()
展開 即開即用，優(yōu)化配置，支持主流AI引擎。 每個(gè)鏡像預(yù)置的AI引擎和版本是固定的，在創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)明確AI引擎和版本，包括適配的芯片。 ModelArts開發(fā)環(huán)境給用戶提供了一組預(yù)置鏡像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用戶可以來自：專題![]()
與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu)，通過聚類分析找到問題根因。 APM 可以統(tǒng)計(jì)歷史上體驗(yàn)好和差的數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì)，同時(shí)記錄可能導(dǎo)致應(yīng)用出錯(cuò)的環(huán)境數(shù)據(jù)，包括出入?yún)?、調(diào)用鏈、資源數(shù)據(jù)、JVM參數(shù)等，基于EI（企業(yè)智能）引擎，對(duì)歷史數(shù)據(jù)在線訓(xùn)練與警告預(yù)測(cè)。 華為云 面向未來的智來自：百科![]()
基因行業(yè) 基因數(shù)據(jù)處理 現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基于Spark分布式框架的第三方分析庫(kù)，如ADAM、Hail等 痛點(diǎn)： •安裝ADAM、Hail等分析庫(kù)比較復(fù)雜 •每次新建集群都需要安裝一遍 優(yōu)勢(shì) 支持自定義鏡像 支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫(kù)，直接上傳到容器鏡像服務(wù)S來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來自：百科![]()
開放了運(yùn)營(yíng)、運(yùn)維數(shù)據(jù)查詢接口和性能指標(biāo)、采集標(biāo)準(zhǔn)，支持自主開發(fā)。 智能分析 AI智能閾值檢測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)歷史基線數(shù)據(jù)產(chǎn)生告警，通過RCA（Root Cause Analysis）分析找到問題根因。 AI智能閾值檢測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)歷史基線數(shù)據(jù)產(chǎn)生告警，通過RCA（Root Cause Analysis）分析找到問題根因。來自：專題![]()
大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測(cè)、圖像分割、 人臉識(shí)別 、OCR、視頻分析、自然語(yǔ)言處理和 語(yǔ)音識(shí)別 這八大熱門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè)，基于華為云一站式AI開發(fā)平來自：百科![]()
域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。 6、經(jīng)過一系列的預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)有以下兩種處理方式： -圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)模型要求經(jīng)過AIPP進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理（可選，若DVPP輸出的數(shù)據(jù)滿足圖像要求，則可以不經(jīng)過AIPP的處理），然后將滿足要求的圖像數(shù)據(jù)在AI CPU的控制下進(jìn)入AI來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) HCIP-AI EI Developer V2.0 HCIP-AI EI Developer V2.0 時(shí)間：2020-12-08 16:46:28 華為企業(yè)高級(jí)AI開發(fā)工程師認(rèn)證HCIP-AI EI Developer V2.0 定位于培養(yǎng)具有圖像處理、語(yǔ)音處理、自然來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI進(jìn)階篇 時(shí)間：2020-12-11 09:40:52 本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第二階段課程：AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測(cè)的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
云知識(shí) 華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 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(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用來自：百科
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