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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能分類(lèi)的智慧 智能分類(lèi)的智慧 時(shí)間:2022-11-18 11:31:39 在小說(shuō)《看不見(jiàn)的城市》中,作者卡爾維諾曾預(yù)言過(guò)現(xiàn)代城市的末日景象。 “這里的人熱衷享受不同的新鮮事物,排泄、丟棄和清除那些不斷出現(xiàn)的污物。所以,越堆越多,越堆越高,所占面積的半徑也越
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)器的分類(lèi) 服務(wù)器的分類(lèi) 時(shí)間:2020-07-27 14:59:58 云服務(wù)器 服務(wù)器類(lèi)型,按應(yīng)用層次劃分為入門(mén)級(jí)服務(wù)器、工作組級(jí)服務(wù)器、部門(mén)級(jí)服務(wù)器和企業(yè)級(jí)服務(wù)器四類(lèi): 入門(mén)級(jí)服務(wù)器 入門(mén)級(jí)服務(wù)器通常只使用一塊CPU,并根據(jù)需要配置相應(yīng)的內(nèi)存(如256M
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類(lèi) 灰度發(fā)布的分類(lèi) 時(shí)間:2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實(shí)際流量對(duì)一個(gè)新版本進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試新版本的性能和表現(xiàn),在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運(yùn)行的前提下,盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實(shí)際環(huán)境上的問(wèn)題。可以分為以下兩種類(lèi)型: 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布
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    形態(tài)的手寫(xiě)數(shù)字圖片訓(xùn)練集,分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片,測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像,是28*28像素,像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的,但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。
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    扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度? ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當(dāng)壓縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件
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    流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn),統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來(lái)滿(mǎn)足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇
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    操作功能,如對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi)處理、輸入圖片預(yù)處理及輸出圖片數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)等。計(jì)算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎:數(shù)據(jù)引擎,預(yù)處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集(
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    檢索和分類(lèi)、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用
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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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
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