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- ai開(kāi)發(fā)算法 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來(lái)自：百科
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云知識(shí) 華為AI開(kāi)發(fā)框架MindSpore 華為AI開(kāi)發(fā)框架MindSpore 時(shí)間：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開(kāi)發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結(jié)構(gòu)以及設(shè)計(jì) 思路，接下來(lái)通過(guò)AI計(jì)算框架的來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 業(yè)界主流AI開(kāi)發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)的基本概念 AI開(kāi)發(fā)的基本概念 時(shí)間：2020-09-09 15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)來(lái)自：百科![]()
ModelArts操作指導(dǎo) 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 云上AI開(kāi)發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開(kāi)發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開(kāi)發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開(kāi)發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 16:08來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI系列教程-應(yīng)用開(kāi)發(fā) 昇騰AI系列教程-應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-10 16:42:26 本教程介紹了如何基于昇騰系列產(chǎn)品進(jìn)行AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1.了解ACL的基本概念與功能架構(gòu); 2來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-01 14:57:04 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開(kāi)發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試代碼實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)指導(dǎo)來(lái)自：百科![]()
方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開(kāi)發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開(kāi)發(fā)者編碼擴(kuò)展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
2Q與LRU-2類似，不同點(diǎn)在于將LRU-2算法中的訪問(wèn)歷史隊(duì)列改成了一個(gè)FIFO隊(duì)列，這里不再贅述。上面介紹了4個(gè)常用的緩存淘汰算法，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不是很復(fù)雜。當(dāng)然還有一些其他的算法，這里就不再介紹了，感興趣的朋友可以查找資料學(xué)習(xí)一下。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。來(lái)自：百科![]()
DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)踐 DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽”是江蘇省人工智能學(xué)會(huì)（JSAI）和華為終端云服務(wù)聯(lián)合舉辦的面向高校學(xué)子的基于人工智能的高級(jí)別創(chuàng)新來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ModelArts：一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts：一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 時(shí)間：2020-12-14 16:39:10 ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模來(lái)自：百科![]()
深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 搭建到智能算法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)來(lái)自：百科![]()
人臉識(shí)別 ，可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等，已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能，升級(jí)成了智能設(shè)備后的“威力”。 但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開(kāi)發(fā)者的“痛”，你遇到過(guò)么？ 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)自：百科![]()
人臉識(shí)別，可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等，已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能，升級(jí)成了智能設(shè)備后的“威力”。 但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開(kāi)發(fā)者的“痛”，你遇到過(guò)么？ 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)自：百科![]()
Pro是業(yè)界首個(gè)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)專業(yè)套件，用戶無(wú)需掌握算法知識(shí)亦可實(shí)現(xiàn)自身業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的快速開(kāi)發(fā)、共享和發(fā)布，加速行業(yè)AI落地，實(shí)現(xiàn)普惠AI。 ModelArts Pro應(yīng)用開(kāi)發(fā) 我們將ModelArts Pro比作一個(gè)AI工廠。工廠通過(guò)流水線生產(chǎn)產(chǎn)品，ModelArts來(lái)自：百科![]()
全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，包含了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和分享交易，通過(guò)解決AI開(kāi)發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題，ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)題，將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。 內(nèi)容大綱： 1、了解AI開(kāi)發(fā)與傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)有什么不同;來(lái)自：百科
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