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- AI訓(xùn)練模型原理 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自：百科特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。可根據(jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自：百科
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程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門方向有調(diào)整時(shí)，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化，只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 優(yōu)勢(shì)：支持不來(lái)自：百科據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。來(lái)自：專題
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waf工作和防護(hù)原理 waf工作和防護(hù)原理 時(shí)間：2020-07-16 09:34:50 WAF 華為云 Web應(yīng)用防火墻 WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。采用規(guī)則和AI雙引擎架構(gòu)，默認(rèn)集來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive基本原理 Hive基本原理 時(shí)間：2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制來(lái)自：百科![]()
計(jì)費(fèi) ModelArts是什么_AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)_ModelArts功能 華為云ModelArts_ModelArts開(kāi)發(fā)_AI全流程開(kāi)發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過(guò)程中，都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證，限制操作權(quán)限來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系；來(lái)自：百科![]()
16:08 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 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) 云上AI開(kāi)發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 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)來(lái)自：專題![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)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(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
分。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，無(wú)人駕駛及機(jī)器人是其中的重要載體。此次大賽是在華為云人工智能平臺(tái)（華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens ）及無(wú)人駕駛小車基礎(chǔ)上，全面鍛煉和提高賽隊(duì)的AI解決方案能力及無(wú)人駕駛編程技巧的賽事。來(lái)自：百科![]()
、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，能夠提高模型部署效率，實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。 TMS開(kāi)發(fā)來(lái)自：專題![]()
現(xiàn)實(shí)生活中，因?yàn)槔螒B(tài)、拍照時(shí)角度、光線、背景等差異，使得AI訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)難以識(shí)別垃圾的廬山真面目。因此本次比賽要求垃圾分類模型具有較高的泛化能力和抗干擾能力，以保證模型識(shí)別準(zhǔn)確率。開(kāi)發(fā)者既可以使用已有標(biāo)記圖片，也可以自己標(biāo)注圖片。當(dāng)你標(biāo)注更多種類，更光怪陸離種類的垃圾圖片時(shí)，會(huì)提高模型識(shí)別準(zhǔn)確率，也會(huì)提高決賽分?jǐn)?shù)。來(lái)自：百科![]()
com，本網(wǎng)站有權(quán)在核實(shí)確屬侵權(quán)后，予以刪除文章。 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。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 服務(wù)工作原理 CDN服務(wù)工作原理 時(shí)間：2020-09-25 15:51:14 當(dāng)用戶訪問(wèn)使用CDN服務(wù)的網(wǎng)站時(shí)，本地DNS服務(wù)器通過(guò)CNAME方式將最終域名請(qǐng)求重定向到CDN服務(wù)。CDN通過(guò)一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等)，來(lái)自：百科![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練腳本的開(kāi)發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來(lái)自：專題![]()
比于傳統(tǒng)AI模型，原來(lái)幾十個(gè)AI場(chǎng)景，需要幾十個(gè)AI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)不來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來(lái)自：百科
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