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locale=zh-cn#/accountindex/realNameAuth 2、充值 OBS 存儲資源 實(shí)踐學(xué)習(xí)中會用到少量OBS存儲資源用來存儲和調(diào)用數(shù)據(jù)集,需要選手先完成注冊、認(rèn)證、登錄,再點(diǎn)擊下方鏈接自行充值5元。 充值鏈接: https://account.huaweicloud.com/usercenter/來自:百科2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章來自:百科
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得UI布局的情況下,可以進(jìn)行目標(biāo)識別,通過圖像獲得可點(diǎn)擊位置,從而推進(jìn)UI自動化測試的繼續(xù)執(zhí)行。 2.2 目標(biāo)檢測技術(shù)的應(yīng)用 在模型訓(xùn)練中,主要困難在于數(shù)據(jù)集收集。Sechunter的解決方案是,先通過傳統(tǒng)的圖片處理方案獲取初步的數(shù)據(jù)集,這里我們使用了圖片處理領(lǐng)域的顯著區(qū)域識別。來自:百科locale=zh-cn#/accountindex/realNameAuth 2、充值OBS存儲資源 實(shí)踐學(xué)習(xí)中會用到少量OBS存儲資源用來存儲和調(diào)用數(shù)據(jù)集,需要選手自行充值5元。 充值鏈接: https://account.huaweicloud.com/usercenter/?agencyI來自:百科
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、分辯率為4096×2160的圖形圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析:處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,來自:專題RDS|DRS|E CS |VPC|VPN|EIP 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用 OBS|ModelArts 微認(rèn)證 網(wǎng)站消費(fèi)者行為分析 大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下來自:專題
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