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- 圖模型 內(nèi)容精選 換一換
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份額與內(nèi)存大小成正比。Serverless 云平臺(tái)通常提供多種規(guī)格供用戶(hù)選擇，以 FunctionGraph 為例，用戶(hù)可選 15 種函數(shù)規(guī)格，如圖 1 所示。 圖 1：FunctionGraph 提供多種函數(shù)內(nèi)存規(guī)格 函數(shù)執(zhí)行時(shí)延 (Function Execution Time): 這里指完來(lái)自：百科們。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 Ø支持中英文及部分中文繁體字。 Ø只支持識(shí)別JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式圖片。 Ø支持常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)圖片如：手機(jī)截圖、電腦截圖、電商產(chǎn)品圖及廣告設(shè)計(jì)圖等互聯(lián)網(wǎng)圖片。 Ø圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。 Ø圖像中有效文字來(lái)自：專(zhuān)題
- 圖模型 相關(guān)內(nèi)容
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華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 時(shí)間：2021-03-31 15:49:25 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 培訓(xùn)與認(rèn)證 培訓(xùn)課程 認(rèn)證考試 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師HCIA-Cloud Service，培養(yǎng)與認(rèn)證具備使用各類(lèi)云服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用部署及維護(hù)能力的工程師，一起來(lái)了解一下其學(xué)習(xí)地圖吧！來(lái)自：百科Generated Content）這一新興領(lǐng)域，借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，內(nèi)容生成已經(jīng)取得了顯著的突破，特別是在圖像生成方面，其應(yīng)用已經(jīng)變得日益廣泛。AIGC 技術(shù)的快速發(fā)展，極大地提升了信息處理、圖像創(chuàng)新設(shè)計(jì)等方面的工作效率，釋放了人力資源，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而，高昂的學(xué)習(xí)成本、算力不足以及資源利用效率低下等問(wèn)題，仍然阻礙著來(lái)自：百科
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云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類(lèi)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶(hù)來(lái)自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 規(guī)劃存儲(chǔ)模型 GaussDB 支持行列混合存儲(chǔ)。行、列存儲(chǔ)模型各有優(yōu)劣，建議根據(jù)實(shí)際情況選擇。 行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤(pán)分區(qū)上，列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤(pán)分區(qū)上。默認(rèn)情況下，創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請(qǐng)參見(jiàn)下圖。 圖中，左上為行存表，右上為行存來(lái)自：專(zhuān)題![]()
如：某教育公司使用Serverless一鍵創(chuàng)建AI畫(huà)圖應(yīng)用Stable Diffusion，批量生成插畫(huà)、兒童繪本圖片、宣傳海報(bào)等。 咨詢(xún) 電商圖片生成 1、電商模特生成 2、商品圖片生成 3、虛擬試衣間 4、商品視頻制作 如：某教育公司使用Serverless免費(fèi)一鍵創(chuàng)建AI畫(huà)圖應(yīng)用ComfyUI+Flu來(lái)自：專(zhuān)題![]()
智能診斷，索引推薦等豐富的企業(yè)級(jí)特性，有效提升客戶(hù)開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率 智能診斷，索引推薦等豐富的企業(yè)級(jí)特性，有效提升客戶(hù)開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)視圖應(yīng)用場(chǎng)景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類(lèi)銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式來(lái)自：專(zhuān)題![]()
供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化中間接口，并且負(fù)責(zé)完成整個(gè)計(jì)算引擎流程圖的建立、銷(xiāo)毀和計(jì)算資源的回收。 在計(jì)算引擎流程圖建立過(guò)程中，流程編排器根據(jù)計(jì)算引擎的配置文件完成計(jì)算引擎流程圖的建立。在執(zhí)行之前，流程編排器提供輸入數(shù)據(jù)。如果輸入數(shù)據(jù)是視頻圖像等格式未能滿(mǎn)足處理需要的形式，則可以通過(guò)相應(yīng)的編程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云圖說(shuō)｜ModelArts Pro，為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用打造的專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)套件 云圖說(shuō)｜ModelArts Pro，為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用打造的專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)套件 時(shí)間：2021-05-22 12:12:20 企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)套件 AI技術(shù)的高門(mén)檻與落地難是中國(guó)應(yīng)用者面臨的來(lái)自：百科![]()
5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤(pán)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(hù)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。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn)：對(duì)各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì)：支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過(guò)可視化界面操來(lái)自：百科![]()
包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割、 人臉識(shí)別 、 OCR 、視頻分析、自然語(yǔ)言處理和 語(yǔ)音識(shí)別 這八大熱來(lái)自：百科![]()
選擇“form-data”。在“KEY”值填寫(xiě)模型的入?yún)?，比如本例中預(yù)測(cè)圖片的參數(shù)為“images”。然后在“VALUE”值，選擇文件，上傳一張待預(yù)測(cè)圖片（當(dāng)前僅支持單張圖片預(yù)測(cè)）。 4、參數(shù)填寫(xiě)完成，單擊“Send”發(fā)送請(qǐng)求，結(jié)果會(huì)在Response下的對(duì)話框里顯示。 文件輸入形式的預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖所示，返回結(jié)果的字段值根據(jù)不同模型可能有所不同。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分析作業(yè)，并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置。如下圖所示。 實(shí)時(shí)分析 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎，提供物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)分析能力。為了降低開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)門(mén)檻，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化流編排能力，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)拖拽方式快速開(kāi)發(fā)上線。 圖形化流編排能力：可視化流編排IDE，無(wú)需寫(xiě)S來(lái)自：百科![]()
繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個(gè)難題，將一站式的 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) （ModelArts）提供給開(kāi)發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來(lái)，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示：來(lái)自：百科![]()
，可包含圖片、音頻或視頻等場(chǎng)景，可以在“預(yù)測(cè)”頁(yè)簽添加圖片進(jìn)行服務(wù)預(yù)測(cè)。 JSON文本預(yù)測(cè) ModelArts支持文本預(yù)測(cè)，如果您的輸入類(lèi)型為文本，請(qǐng)注意測(cè)試服務(wù)文本應(yīng)小于12MB。 圖片預(yù)測(cè) ModelArts支持圖片預(yù)測(cè)，如果您的輸入類(lèi)型為圖片，請(qǐng)注意測(cè)試服務(wù)單張圖片輸入應(yīng)小來(lái)自：專(zhuān)題![]()
CPU或者AI Core上，通過(guò)驅(qū)動(dòng)激活硬件執(zhí)行。任務(wù)調(diào)度器本身運(yùn)行在一個(gè)專(zhuān)屬的CPU核上。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊是一個(gè)面向圖像視頻領(lǐng)域的多功能封裝體。在遇到需要進(jìn)行常見(jiàn)圖像或視頻預(yù)處理的場(chǎng)景時(shí)，該模塊為上層提供了使用底層專(zhuān)用硬件的各種數(shù)據(jù)預(yù)處理能力。 L0計(jì)算資源層 L0計(jì)算資源層是昇來(lái)自：百科![]()
完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語(yǔ)音分割”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注”表示選擇用戶(hù)模型管理里面的模型，選擇模型時(shí)需要注意模型類(lèi)型和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注類(lèi)型相匹配。從當(dāng)前賬號(hào)管理的模型列表中選擇一個(gè)匹配的模型，用于智能標(biāo)注。 下圖為“圖像分類(lèi)”類(lèi)型的智能標(biāo)注： 下圖為“物體檢測(cè)”類(lèi)型的智能標(biāo)注： 單擊“提交”后，啟動(dòng)智能標(biāo)注。來(lái)自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo)來(lái)自：百科![]()
同形態(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。來(lái)自：百科
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