Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 算法訓(xùn)練與 內(nèi)容精選 換一換
-
是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處來(lái)自：專題。 【DevOps職業(yè)認(rèn)證訓(xùn)練營(yíng)】基于端到端的DevOps流程與華為云一站式DevOps開(kāi)發(fā)平臺(tái)HE2E實(shí)施框架設(shè)置課程內(nèi)容和實(shí)操，內(nèi)容包括持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、持續(xù)開(kāi)發(fā)與集成、持續(xù)測(cè)試與反饋、持續(xù)安全與審計(jì)、持續(xù)部署與發(fā)布、持續(xù)運(yùn)維與監(jiān)控、DevOps實(shí)踐與轉(zhuǎn)型路徑。10天理論學(xué)習(xí)+來(lái)自：百科
- 算法訓(xùn)練與 相關(guān)內(nèi)容
-
基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科基于ModelArts的手寫數(shù)字識(shí)別丨【我與ModelArts的故事】 跟我學(xué)ModelArts丨探索ModelArts平臺(tái)個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)API 華為云ModelArts助力 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) —ModelArts SDK打通本地IDE與云端訓(xùn)練資源 查看更多 收起來(lái)自：專題
- 算法訓(xùn)練與 更多內(nèi)容
-
![]()
額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間：5月11日-5月25日為訓(xùn)練營(yíng)暨大賽報(bào)名時(shí)間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(yíng)（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營(yíng)課程內(nèi)容一樣，同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間； 備注：答辯時(shí)間與頒獎(jiǎng)地點(diǎn)另行通知 【鯤鵬大賽賽制】來(lái)自：百科![]()
括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模來(lái)自：專題![]()
控、持續(xù)運(yùn)行等功能。根據(jù)角色的分工與概念，產(chǎn)品上將工作流的開(kāi)發(fā)和持續(xù)迭代分開(kāi)。 Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。來(lái)自：專題![]()
戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。 AI市場(chǎng) 預(yù)置常用算法和常用數(shù)據(jù)集，支持模型在企業(yè)內(nèi)部共享或者公開(kāi)共享。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Traini來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
、場(chǎng)景化應(yīng)用軟件生態(tài)，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)伙伴使能行業(yè)應(yīng)用。應(yīng)用軟件的遷移與優(yōu)化，一直是鯤鵬軟件生態(tài)的難點(diǎn)和關(guān)鍵。本次鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)為開(kāi)發(fā)者介紹如何基于Kunpeng DevKit開(kāi)發(fā)套件，快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用遷移與調(diào)優(yōu)，重點(diǎn)剖析應(yīng)用遷移與調(diào)優(yōu)思路和關(guān)鍵舉措。 內(nèi)容大綱： 1、處理器架構(gòu)漫談（處理器架構(gòu)來(lái)自：百科![]()
使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(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)。 故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 該實(shí)驗(yàn)旨在指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握故障識(shí)別與根因定位服務(wù)使用方式。來(lái)自：專題![]()
開(kāi)放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(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)。 故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 該實(shí)驗(yàn)旨在指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握故障識(shí)別與根因定位服務(wù)使用方式。來(lái)自：專題![]()
機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域衡量算法表現(xiàn)的一個(gè)基準(zhǔn)任務(wù)。所以，通過(guò)這一實(shí)踐場(chǎng)景來(lái)了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，可謂再好不過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中來(lái)自：百科![]()
緣計(jì)算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺(tái)和云邊協(xié)同為核心，算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制，例如在人員扶梯算法，即通過(guò)人員識(shí)別和梯子識(shí)別的組合，通過(guò)人員相對(duì)位置進(jìn)行判斷是否在梯子上方登高，從而進(jìn)行告警。告警抑制是通過(guò)連續(xù)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而抑制錯(cuò)誤告警。算法輕量化平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
中且解決具體的系統(tǒng)問(wèn)題 3. 系統(tǒng)架構(gòu)合理性 考核參賽作品架構(gòu)的可靠性，穩(wěn)定性、可運(yùn)維性 4. 實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新性 參賽作品具有充分的創(chuàng)新特性，與行業(yè)成熟方案相比較有差異化，有高價(jià)值創(chuàng)意，有更好的問(wèn)題解決方案。使用國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件等。 5. 系統(tǒng)展示效果 根據(jù)系統(tǒng)展示現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)情況打分來(lái)自：百科![]()
500固件？ 上述案例中，使用的是ModelArts預(yù)置算法訓(xùn)練模型，其模型匹配的固件版本為C32，而Atlas 500設(shè)備默認(rèn)固件為C30。如需要將此類模型部署至Atlas 500，則需要升級(jí)Atlas 500設(shè)置。如果您的模型與設(shè)備的固件版本匹配，則無(wú)需執(zhí)行此操作。 1、判斷Atlas來(lái)自：專題![]()
理。由于填充的存在，分組密碼算法得到的密文長(zhǎng)度會(huì)大于明文長(zhǎng)度。 流加密算法是指加密和解密雙方使用相同偽隨機(jī)加密數(shù)據(jù)流作為密鑰，明文數(shù)據(jù)依次與密鑰數(shù)據(jù)流順次對(duì)應(yīng)加密，得到密文數(shù)據(jù)流。實(shí)踐中數(shù)據(jù)通常是一個(gè)位（bit）并用異或（xor）操作加密。流密碼算法不需要填充，得到的密文長(zhǎng)度等于明文長(zhǎng)度。來(lái)自：專題![]()
I模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月，現(xiàn)在只需要一個(gè)大模型就可以開(kāi)發(fā)完成，訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來(lái)需要成千上萬(wàn)張樣本開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過(guò)AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開(kāi)發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問(wèn)題，讓開(kāi)發(fā)不再是難題。ModelArts把常見(jiàn)的算法和工具放到了AI來(lái)自：百科![]()
I應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 【java_藍(lán)橋杯算法訓(xùn)練】算法訓(xùn)練 阿爾法乘積
- 【java_藍(lán)橋杯算法訓(xùn)練】算法訓(xùn)練 新生舞會(huì)
- 【java_藍(lán)橋杯算法訓(xùn)練 】試題 算法訓(xùn)練 階乘
- 【java_藍(lán)橋杯算法訓(xùn)練】算法訓(xùn)練 斜率計(jì)算
- 【java_藍(lán)橋杯算法訓(xùn)練】算法訓(xùn)練 輸出米字形
- 算法訓(xùn)練 矩陣乘法
- 算法訓(xùn)練 K好數(shù)
- 算法訓(xùn)練 字串統(tǒng)計(jì)
- 算法訓(xùn)練 關(guān)聯(lián)矩陣
- 算法訓(xùn)練 Anagrams問(wèn)題