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- tensorflow人臉檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景，若是多模型場(chǎng)景（例如含有多個(gè)模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，如果是從OBS中導(dǎo)入元模來(lái)自：專題別定制優(yōu)化的大數(shù)據(jù)加速引擎，能夠滿足百億級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析、查詢、碰撞等復(fù)雜計(jì)算。 針對(duì)交通管理、智慧社區(qū)等多行業(yè)多方位業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求，研發(fā)了以薩多維全維數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)、智慧交警系統(tǒng)、人臉檢測(cè)系統(tǒng)等，為平安城市、社會(huì)治理、安全生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的AI場(chǎng)景化解決方案。 提供商品：來(lái)自：云商店
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使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。來(lái)自：百科要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 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)來(lái)自：百科
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領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎、語(yǔ)言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等，其中： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門(mén)用來(lái)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語(yǔ)言文字引擎面向語(yǔ)音及其他領(lǐng)域，提供一些語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處來(lái)自：百科![]()
容器云部署_云容器引擎是什么_云容器引擎服務(wù) 監(jiān)控告警_云容器引擎 網(wǎng)絡(luò)管理_路由_Ingress_云容器引擎 網(wǎng)絡(luò)管理_服務(wù)_Service_云容器引擎 云容器引擎_什么是CCE_容器云平臺(tái)部署 云容器引擎_CCE什么意思_國(guó)內(nèi)容器云 工作負(fù)載_云容器引擎_什么是工作負(fù)載 權(quán)限管理能力_怎么設(shè)置權(quán)限_云容器引擎來(lái)自：專題![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來(lái)自：百科![]()
功能，均可以通過(guò)web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自：百科![]()
本文為大家介紹辦公樓宇智能解決方案的使用案例。 01 方案場(chǎng)景 02 方案組網(wǎng) 03 方案亮點(diǎn) 1、 人臉識(shí)別 ，助力建設(shè)智慧辦公樓 人臉通行：動(dòng)態(tài)人臉檢測(cè)，無(wú)感通行，便捷高效。 人臉考勤：免排隊(duì)打卡，無(wú)感考勤，杜絕造假。 安全防控：機(jī)房、監(jiān)控室陌生人臉識(shí)別告警，防止闖入。 2、智能入侵檢測(cè)，低誤報(bào)來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-15 14:41:32 網(wǎng)絡(luò)智能體（Network AI Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問(wèn)題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
esJobDetail 批量解綁彈性公網(wǎng)IPBatchDisassociatePublicips 批量刪除彈性公網(wǎng)IPBatchDeletePublicIp 批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 修訂記錄 官方算子一覽:人臉檢測(cè) 官方算子一覽:DIS 消息通知來(lái)自：百科![]()
、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息，為用戶構(gòu)建強(qiáng)大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確識(shí)別：利用高精度的人臉檢測(cè)與識(shí)別服務(wù)，提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉?biāo)阉鞯确?wù) 穩(wěn)定可靠：支持大規(guī)模實(shí)時(shí)視頻分析，支持客戶各種復(fù)雜場(chǎng)景，穩(wěn)定運(yùn)行，持續(xù)為客戶貢獻(xiàn)優(yōu)質(zhì)服務(wù)來(lái)自：百科![]()
技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 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。例來(lái)自：專題![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù)，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caf來(lái)自：百科![]()
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縮略、添加水印、轉(zhuǎn)封裝、文字審核、 圖像審核 、人臉識(shí)別等 文檔 解壓、預(yù)覽等 基因 文件個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)、模糊搜索、壓縮、容量監(jiān)控通知等 醫(yī)療 數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)到OBS、AI分析、影像篩查等 監(jiān)控 視頻截幀、圖片壓縮、圖片轉(zhuǎn)存、車(chē)牌識(shí)別、人臉識(shí)別、RTMP直存OBS等 華為云數(shù)據(jù)工坊產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)處理方式對(duì)比來(lái)自：專題![]()
倍。相對(duì)于冷啟動(dòng)調(diào)用，熱調(diào)用（即請(qǐng)求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例）的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級(jí)。在特定領(lǐng)域例如AI推理場(chǎng)景，冷啟動(dòng)調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問(wèn)題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動(dòng)以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。 因此，如何緩解Serverless函數(shù)的冷啟來(lái)自：百科![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來(lái)自：百科![]()
updated_at String 更新時(shí)間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開(kāi)關(guān):true|false 請(qǐng)求示例 查詢流日志列表 GET來(lái)自：百科![]()
請(qǐng)求未完成。服務(wù)器不支持所請(qǐng)求的功能。 返回碼: 502 Bad Gateway 請(qǐng)求未完成。服務(wù)器從上游服務(wù)器收到一個(gè)無(wú)效的響應(yīng)。 返回碼: 503 Service Unavailable 請(qǐng)求未完成。系統(tǒng)暫時(shí)異常。 返回碼: 504 Gateway Timeout 網(wǎng)關(guān)超時(shí)。 請(qǐng)求示例 示例 1 "POST /a來(lái)自：百科![]()
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