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  • 算法在線訓(xùn)練平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
  • 優(yōu)化模型性能 AI開發(fā)平臺(tái)內(nèi)置了豐富的算法組件,支持多種算法框架,可以幫助用戶優(yōu)化模型性能。平臺(tái)還提供模型訓(xùn)練場(chǎng)和模型倉庫,支持訓(xùn)練和運(yùn)行環(huán)境,生成的模型托管于模型倉庫,可應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、主動(dòng)評(píng)價(jià)、智能決策、資源調(diào)配等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。用戶可以在模型訓(xùn)練場(chǎng)中進(jìn)行模型的構(gòu)建和訓(xùn)練,并在模型倉庫中
    來自:專題
    幫助文檔 收起 展開 訓(xùn)練作業(yè) 收起 展開 ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能,方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外,ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法,您可以不關(guān)注模型開發(fā),直接使用AI
    來自:專題
  • 算法在線訓(xùn)練平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
  • 可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能
    來自:百科
    基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)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。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 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。
    來自:專題
  • 算法在線訓(xùn)練平臺(tái) 更多內(nèi)容
  • 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)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。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 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。
    來自:專題
    OCR 平臺(tái)系統(tǒng) 表格OCR 證件類 票據(jù)類 行業(yè)類 在線體驗(yàn) 表格OCR 證件類 票據(jù)類 行業(yè)類 表格OCR 表格OCR 表格OCR,也就是 通用類OCR General OCR ),支持 表格識(shí)別 、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫文字識(shí)別、智能分類識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意
    來自:專題
    ,并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中,訂閱物體檢測(cè)YOLOv3_ResNet18算法,根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法,創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間:2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。
    來自:百科
    提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 時(shí)間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成:通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測(cè)率。 2)誤報(bào)率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機(jī)。
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    go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí),通常都需要對(duì)程序做逆向分析,本文在沒有符號(hào)表的情況下,提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法,方便對(duì)go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析,提升分析效率。
    來自:百科
    模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練(如流量預(yù)測(cè)模型,DC PUE優(yōu)化控制模型等),開發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù),使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù),快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練,形成精準(zhǔn)的模型,用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練 NA
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
    來自:百科
    面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓(xùn)練訓(xùn)練作業(yè)) 部署上線(在線服務(wù)) 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者,根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部署服務(wù),
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.
    來自:百科
    第二步:設(shè)置虛擬聯(lián)系人和所要虛擬的號(hào)碼。 第三步:直接發(fā)送虛擬短信或是撥打假裝電話。 第四步:測(cè)試結(jié)束虛擬號(hào)短信。顯示你的設(shè)置虛擬號(hào)碼。 立即開通虛擬號(hào)碼收短信功能 在線虛擬短信發(fā)送平臺(tái)- 隱私保護(hù)通話 虛擬號(hào)碼怎么發(fā)短信,步驟如下: 1、下載安裝軟件,進(jìn)入首頁,點(diǎn)擊“添加新任務(wù)”,選擇“通信”項(xiàng),這時(shí)就可以看到右邊的“虛擬電話”和“虛擬短信”選項(xiàng):
    來自:專題
    3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。 5、停止或刪除模型訓(xùn)練作業(yè),請(qǐng)參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓(xùn)練過程中遇到問題,文檔中提供了部分故障案例供參考,請(qǐng)參考訓(xùn)練故障排查。 推理部署 AI模型開發(fā)完成
    來自:專題
    傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn):對(duì)各種格式的票據(jù)圖片,可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì):支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過可視化界面操作,輕松指定識(shí)別區(qū)域,完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts
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    以下幾種: 訪問在線服務(wù)(Token認(rèn)證) 訪問在線服務(wù)(AK/SK認(rèn)證) 訪問在線服務(wù)(APP認(rèn)證) 在線服務(wù)調(diào)用地址 訪問在線服務(wù),通過Token認(rèn)證、AK/SK認(rèn)證和APP認(rèn)證時(shí),需要獲取在線服務(wù)的調(diào)用地址。您可以在ModelArts管理控制臺(tái)的“在線服務(wù)詳情 > 調(diào)用指南
    來自:專題
    目嗎?今天我們一起來學(xué)習(xí)下如何自建在線零食電商平臺(tái),搭建自己的“托馬斯商城”! 托馬斯商城是一個(gè)在線零食電商平臺(tái)系統(tǒng)。普通用戶可以通過該平臺(tái)進(jìn)行零食的購買,管理員可以對(duì)普通用戶和零食進(jìn)行管理。比如:新增零食,下架零食,零食價(jià)格調(diào)整等等。 我們可以通過使用華為云資源和DevClou
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