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  • 多類(lèi)分類(lèi)模型評(píng)價(jià)指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
  • 我們都在華為云AI垃圾分類(lèi)挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國(guó)最嚴(yán)垃圾分類(lèi)政策自7月1日頒布,如何進(jìn)行垃圾分類(lèi)已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問(wèn)。但是,沒(méi)關(guān)系!AI在垃圾分類(lèi)的應(yīng)用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類(lèi)挑戰(zhàn)杯,目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類(lèi)模型,實(shí)現(xiàn)垃圾圖片類(lèi)別的精準(zhǔn)
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    圖2車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí),其數(shù)據(jù)種類(lèi),有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級(jí)運(yùn)營(yíng)
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  • 多類(lèi)分類(lèi)模型評(píng)價(jià)指標(biāo) 相關(guān)內(nèi)容
  • 訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。 5、訓(xùn)練模式選擇。針對(duì)MindSpore類(lèi)引擎,ModelArts提供訓(xùn)練模式選擇,支持用戶(hù)根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景獲取不同的診斷信息。 6、(可選)配置高級(jí)選項(xiàng)。 7、單擊“提交”,完成訓(xùn)練作業(yè)的創(chuàng)建。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時(shí)間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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  • 多類(lèi)分類(lèi)模型評(píng)價(jià)指標(biāo) 更多內(nèi)容
  • 行作為一個(gè)記錄,列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)) 鍵值對(duì)模型:存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型:以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù): 列模型:Hbase 鍵值對(duì)模型:redis,MemcacheDB
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對(duì)外提供一致的接口,可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個(gè)帶攝像頭的燈,組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。
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    屬于同一類(lèi)別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大,不同類(lèi)別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶(hù)群體的分類(lèi)、客戶(hù)背景分析、客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。 與分類(lèi)不同,聚類(lèi)分析數(shù)據(jù)對(duì)象,而不考慮已知的類(lèi)標(biāo)號(hào)(一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類(lèi)標(biāo)號(hào))。聚類(lèi)可以產(chǎn)生這種標(biāo)號(hào)。對(duì)象根據(jù)最大化類(lèi)內(nèi)的相似性
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    核,以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核 的應(yīng)用場(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容的識(shí)別和處理是UGC類(lèi)網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作,基于內(nèi)容檢測(cè),可以識(shí)別并預(yù)警用戶(hù)上傳的不合規(guī)內(nèi)容,幫助客戶(hù)快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)網(wǎng)站內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核常見(jiàn)問(wèn)題
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod
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    只有存在外鍵,實(shí)體之間才會(huì)存在關(guān)系,沒(méi)有外鍵不能建立關(guān)系。 4. 關(guān)系的基數(shù)反映了關(guān)系之間的業(yè)務(wù)規(guī)則。 一個(gè)客戶(hù)只能擁有一個(gè)一類(lèi)儲(chǔ)蓄賬戶(hù); 一個(gè)客戶(hù)可以擁有多個(gè)儲(chǔ)蓄賬戶(hù); 一個(gè)訂單只能對(duì)應(yīng)一個(gè)發(fā)貨運(yùn)單; 一個(gè)產(chǎn)品包括多個(gè)零件。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 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(kāi)發(fā)者
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    內(nèi)置多種IPD需求模型 IPD獨(dú)立軟件類(lèi)項(xiàng)目功能介紹 方案概述:方案架構(gòu) 特性資產(chǎn)管理 什么是需求管理:產(chǎn)品概述 接入流程 什么是工業(yè)軟件SaaS服務(wù)中心:產(chǎn)品介紹 客戶(hù)原始需求管理 導(dǎo)讀 接入流程 轉(zhuǎn)型方案實(shí)施:試點(diǎn)項(xiàng)目的敏捷實(shí)踐 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 聯(lián)營(yíng)SaaS類(lèi)商品上架:聯(lián)營(yíng)商品信息填寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 發(fā)布云市場(chǎng)API類(lèi)商品操作指導(dǎo) 發(fā)布云市場(chǎng)API類(lèi)商品操作指導(dǎo) 時(shí)間:2021-03-18 17:52:49 云市場(chǎng) 服務(wù)商指南 商品接入 華為云云市場(chǎng)服務(wù)商發(fā)布云市場(chǎng)API類(lèi)商品的上架流程 前提條件 1、發(fā)布API類(lèi)商品前,您須將您的API類(lèi)商品部署在華為云IAAS基
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    云知識(shí) DDoS高防網(wǎng)站類(lèi)業(yè)務(wù)接入指南 DDoS高防網(wǎng)站類(lèi)業(yè)務(wù)接入指南 時(shí)間:2020-11-23 15:05:48 本視頻主要為您介紹華為云DDoS高防網(wǎng)站類(lèi)業(yè)務(wù)接入的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 用戶(hù)已獲取管理控制臺(tái)登錄賬號(hào)和密碼,并成功購(gòu)買(mǎi)高防實(shí)例。 需要對(duì)網(wǎng)站類(lèi)業(yè)務(wù)進(jìn)行接入DDoS高防的配置。
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    N分別回源到兩家對(duì)象存儲(chǔ)是最劃算的,即其他云 CDN 回源到其他云對(duì)象存儲(chǔ)+華為云CDN回源到華為云 OBS 。 3.廠商CDN+廠商對(duì)象存儲(chǔ) 一般而言使用廠商CDN+廠商對(duì)象存儲(chǔ)的原因有以下幾種: 1)減少使用A廠商CDN回源到B廠商對(duì)象存儲(chǔ)所帶來(lái)的額外公網(wǎng)流出成本 2)使用多
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    根據(jù)量化算法對(duì)權(quán)重文件進(jìn)行INT8類(lèi)型量化,即可輸出INT8權(quán)重和量化度。而在偏置量化過(guò)程中,根據(jù)權(quán)重的量化度和數(shù)據(jù)的量化度,可將FP32類(lèi)型偏置數(shù)據(jù)量化成INT32類(lèi)型數(shù)據(jù)輸出。 在對(duì)模型大小和性能有更高要求的時(shí)候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線模型生成過(guò)程中量化會(huì)將高精度數(shù)據(jù)向低比
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中,與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后,才可以進(jìn)行推理計(jì)算,這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬分布式存儲(chǔ)的Ceph架構(gòu)及存儲(chǔ)場(chǎng)景分類(lèi) 鯤鵬分布式存儲(chǔ)的Ceph架構(gòu)及存儲(chǔ)場(chǎng)景分類(lèi) 時(shí)間:2021-05-25 16:32:28 存儲(chǔ)與備份 鯤鵬分布式存儲(chǔ)的Ceph架構(gòu)及存儲(chǔ)場(chǎng)景分類(lèi)如下圖。 Object:有原生的API,而且也兼容Swift和S3。 Block:精簡(jiǎn)配置、快照、克隆。
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    SDK概述:API接口與SDK的對(duì)應(yīng)關(guān)系 監(jiān)控信息說(shuō)明:指標(biāo)說(shuō)明 FunctionGraph服務(wù)的監(jiān)控指標(biāo)參考:函數(shù)監(jiān)控指標(biāo) FunctionGraph服務(wù)監(jiān)控指標(biāo)說(shuō)明:監(jiān)控指標(biāo) 函數(shù)工作流 :獲取指定函數(shù)的版本列表 FunctionGraph監(jiān)控告警 創(chuàng)建告警規(guī)則:監(jiān)控指標(biāo)說(shuō)明 PKG_SERVICE PKG_SERVICE
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