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    華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時間:2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例,通過MQTT.fx的設(shè)備模擬器替代真實的設(shè)備,帶您快速體驗設(shè)備上報數(shù)據(jù)到華
    來自:百科
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  • 了解 語音識別 基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號
    來自:百科
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  • 開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4
    來自:百科
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    來自:專題
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    要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)
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    rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模
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    口音的普通話和方言(四川話、粵語和上海話)。 語音合成 后輸出的音頻格式是什么 語音合成后返回一組Base64編碼格式的語音數(shù)據(jù),用戶需要用編程語言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數(shù)據(jù)解碼成byte數(shù)組,再保存為wav格式的音頻。 是否支持aac格式 語音轉(zhuǎn)文字 是否支持aa
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    級到HTTP-FLV)。 播放方式:標準直播支持常見的第三方播放器,如VLC等;低時延直播支持通過華為云低時延在線Demo或集成低時延直播SDK進行播放。 直播視頻在線觀看極致體驗 支持千萬級并發(fā),自研擁塞控制算法與智能調(diào)度策略,保證超清、流暢的直播效果,卡頓率低于1%。高清低碼
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