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- tensorflow人臉識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 什么是人臉識(shí)別 什么是人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-09-24 16:17:37 人臉識(shí)別服務(wù)（Face Recognition Service，簡稱FRS），是基于人的臉部特征信息，利用計(jì)算機(jī)對人臉圖像進(jìn)行處理、分析和理解，進(jìn)行身份識(shí)別的一種智能服務(wù)。人臉識(shí)別以開放API（Application來自：百科
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。 課程簡介 本課程介紹了人臉識(shí)別特性、應(yīng)用場景等，也包括價(jià)格、產(chǎn)品路標(biāo)等的介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，掌握人臉識(shí)別服務(wù)特性及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 人臉識(shí)別服務(wù)介紹 第2章 人臉識(shí)別服務(wù)應(yīng)用場景 第3章 人臉識(shí)別服務(wù)計(jì)費(fèi)說明 第4章 人臉識(shí)別服務(wù)產(chǎn)品路標(biāo)及銷售策略 第5章來自：百科基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對預(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)；來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 人臉識(shí)別服務(wù)應(yīng)用場景 人臉識(shí)別服務(wù)應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-24 16:42:51 人臉識(shí)別服務(wù)（Face Recognition Service，簡稱FRS），是基于人的臉部特征信息，利用計(jì)算機(jī)對人臉圖像進(jìn)行處理、分析和理解，進(jìn)行身份識(shí)別的一種智能服務(wù)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·AI人臉識(shí)別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開發(fā)的初學(xué)者，目標(biāo)是為華為云的開發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open來自：百科![]()
。 2.技能市場 技能市場預(yù)置了豐富了AI技能：人形檢測、人臉檢測、人臉識(shí)別、人臉屬性檢測、客流統(tǒng)計(jì)、疲勞駕駛、異常聲音檢測（例如哭聲檢測）、車牌識(shí)別，且后續(xù)將繼續(xù)增加其他技能。普通用戶可自行挑選并訂購所需技能，一鍵安裝到端側(cè)即可使用各種AI技能。開發(fā)者也可自定義開發(fā)技能并發(fā)布到技能市場。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來自：百科![]()
使用智能邊緣平臺(tái)IEF實(shí)現(xiàn)邊緣人臉識(shí)別 使用智能邊緣平臺(tái)IEF實(shí)現(xiàn)邊緣人臉識(shí)別 時(shí)間：2024-05-27 17:00:17 最新文章 SAP應(yīng)用備份恢復(fù) SAP應(yīng)用監(jiān)控 SAP應(yīng)用一鍵部署 SAP應(yīng)用容災(zāi)恢復(fù) 購買HANA云服務(wù)器-單節(jié)點(diǎn) 相關(guān)推薦 視頻AI解決方案設(shè)計(jì):整體方案 對接IEF實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)管理功能:背景信息來自：百科![]()
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 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(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場景，例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
精選高頻場景，滿足各類上云需求 何為OA系統(tǒng) 伊登人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng) 產(chǎn)品亮點(diǎn) 伊登人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng) 高效識(shí)別 這款人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng)經(jīng)過精心優(yōu)化，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別人臉信息。用戶無需花費(fèi)過多時(shí)間和精力，即可快速完成會(huì)議簽到和身份驗(yàn)證。 這款人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng)經(jīng)過精心優(yōu)化，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別人來自：專題![]()
云知識(shí) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎 時(shí)間：2020-10-30 14:22:00 規(guī)則引擎指設(shè)置對設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則，以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi)，例如人臉識(shí)別閘機(jī)場景中，設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集，然后發(fā)送給人臉識(shí)別服務(wù)進(jìn)行比對識(shí)別。包含設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類型。來自：百科![]()
高性能應(yīng)用+安全可信丨華為云人臉識(shí)別服務(wù) FRS 保障企業(yè)提升智能業(yè)務(wù)效率與安全 高性能應(yīng)用+安全可信丨華為云人臉識(shí)別服務(wù) FRS 保障企業(yè)提升智能業(yè)務(wù)效率與安全 時(shí)間：2023-11-06 11:34:19 為什么推薦華為云人臉識(shí)別服務(wù) FRS。說到人臉識(shí)別，簡單來講是一種基于人的來自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
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Caffe、TensorFlow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)來自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科
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