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  • 機器學習模型風險控制 內(nèi)容精選 換一換
  • 如果未安裝Agent或Agent狀態(tài)異常,您將無法使用 企業(yè)主機安全 服務。 Agent可安裝在華為云彈性云服務器(Elastic Cloud Server,E CS )/裸金屬服務器(Bare Metal Server,BMS)、線下主機以及第三方云主機中。 根據(jù)操作系統(tǒng)版本選擇對應的安裝命令/安裝包進行安裝。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。
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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行管理器中,與昇騰AI處理器進行融合后,才可以進行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析,提煉
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  • 華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
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    華為云計算 云知識 通過 OBS 控制臺上傳下載文件 通過OBS控制臺上傳下載文件 時間:2020-11-27 11:24:44 本視頻主要為您介紹通過OBS控制臺上傳下載文件的操作教程指導。 場景描述: 對象存儲服務(Object Storage Service,OBS)是一個基于
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    通過本課程的學習,使學員了解: 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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    使用、隔離等。同時,也需要對不同部門的數(shù)據(jù)進行管理,包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等 優(yōu)勢 細粒度權(quán)限控制 列級別權(quán)限控制;INSERTINTO/OVERWRITE單獨權(quán)限控制;表元數(shù)據(jù)只讀權(quán)限控制 統(tǒng)一的管理機制 使用統(tǒng)一的 IAM 管理用戶(無需單獨創(chuàng)建 DLI 用戶),支持IAM細粒度授權(quán) 基因行業(yè)
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    華為云計算 云知識 機器視覺各行業(yè)案例(二) 機器視覺各行業(yè)案例(二) 時間:2021-02-19 14:37:22 云計算 華為好望商城 作為業(yè)界公認的AI最先落地的領(lǐng)域,機器視覺利用視頻+AI+大數(shù)據(jù)的能力,讓智能視頻和數(shù)據(jù)分析不僅僅應用于安全保障,更逐步成為各行各業(yè)的全新生產(chǎn)力。
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    多考點視頻信息割裂,協(xié)同管理難? 貴州省考試院×華為HoloSens機器視覺, 標準化智慧考場守護教育公平。 AI+機器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難? 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂,運維復雜? 深圳前海電力×華為HoloSens機器視覺, 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高?
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    華為云計算 云知識 對話機器人服務計費說明 對話機器人服務計費說明 時間:2020-12-22 16:55:50 對話機器人服務費用有兩種計算方式:機器人實例,針對您選擇的機器人實例收費,提供包年包月的計費方式。機器人問答接口調(diào)用次數(shù),創(chuàng)建機器人實例后,調(diào)用機器人的問答接口收費,提供
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    從2018年福州生態(tài)大會上的一個沙盤,到2019年華為機器視覺業(yè)務部門試水,再到今年3月上線在線交易版,Huawei HoloSens Store這一華為機器視覺的算法“泉水”已經(jīng)蓄勢待發(fā)。 2020年伊始,華為智能安防改名為“華為機器視覺”,劍指千億機器視覺賦能千行百業(yè)的新市場。華為常務董事汪濤說,HoloSens
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    布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場的商品有: 藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡
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    大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    課程單元頁面 3、學習課程內(nèi)容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側(cè)的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊
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    特點:構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務詢問分發(fā)到對應的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢:針對場景領(lǐng)域提供預訓練模型,效果遠好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點:構(gòu)建商品視覺自動識別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡
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    華為云計算 云知識 金稅四期新增了哪些主要功能?哪些涉稅風險點企業(yè)應該及時主動規(guī)避?金稅四期15類功能40項風險提示 金稅四期新增了哪些主要功能?哪些涉稅風險點企業(yè)應該及時主動規(guī)避?金稅四期15類功能40項風險提示 時間:2022-11-26 18:45:28 財務管理 智能財務
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    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式;評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準,包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準。
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