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本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術上看，來自：專題
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華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟： 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務。來自：百科![]()
企業(yè)成功 立即使用 幫助文檔 代碼檢查指南 代碼檢查API參考 代碼檢查指南 代碼檢查準備工作 代碼檢查準備工作：進入代碼檢查頁面>創(chuàng)建項目>創(chuàng)建代碼倉庫（針對Repo源碼源）>創(chuàng)建服務擴展點（針對通用Git、GitHub和碼云三種代碼源） 代碼檢查任務創(chuàng)建 包括：創(chuàng)建Repo源來自：專題![]()
快速的外存訪問技術，適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海來自：百科![]()
集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
跨地域協(xié)同開發(fā) 在線代碼閱讀、修改和提交，隨時隨地，不受限制。 在線分支創(chuàng)建、切換、合并，多分支并行開發(fā)，效率高。 支持Git-LFS，大文件存儲無憂；支持在線Code Review，團隊協(xié)作利器。 基于代碼的統(tǒng)計分析 代碼倉庫提交信息統(tǒng)計。 代碼倉庫貢獻者計。 代碼語言統(tǒng)計。 代碼托管 CodeHub來自：百科![]()
Python3.9 http code_type String 函數(shù)代碼類型，取值有4種。 inline: UI在線編輯代碼。 zip: 函數(shù)代碼為zip包。 obs: 函數(shù)代碼來源于obs存儲。 jar: 函數(shù)代碼為jar包，主要針對Java函數(shù)。 枚舉值： inline zip來自：百科![]()
術的交叉發(fā)展，其核心理念是通過大量的訓練數(shù)據(jù)與復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對代碼邏輯、語法的智能理解與生成。自誕生之日起，代碼大模型在軟件研發(fā)領域取得了舉世矚目的成就。其優(yōu)勢在于能夠減輕開發(fā)者的編程負擔、提高開發(fā)效率，并在語義理解、代碼生成、代碼修復等方面展現(xiàn)出強大的應用潛力。 華為云CodeArts來自：百科![]()
類場景的理想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中來自：百科![]()
DSL開發(fā)相對簡單，適用于入門級的開發(fā)者。其特點是TBE工具提供自動優(yōu)化機制，給出較優(yōu)的調(diào)度流程，開發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡和TBEDSL相關知識，便可指定目標生成代碼，進一步被編譯成專用內(nèi)核。TIK開發(fā)難度較高，適用于對于TVM編程及達芬奇結(jié)構(gòu)都非常了解的開發(fā)者使用。這種方式的接來自：百科![]()
框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例，在深度學習框架下構(gòu)造好相應的網(wǎng)絡模型，并且訓練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離來自：百科![]()
云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓練營·J來自：百科
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