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  • 圖片壓縮和水印添加概述 片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 利用 函數(shù)工作流 實現(xiàn)片壓縮和水印添加實踐 函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡介 了解片壓縮和水印添加的基本知識 掌握片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 進行函數(shù)工作流實現(xiàn)片壓縮和水印添加實踐 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡
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    通過華為云像搜索服務(wù),調(diào)用API實現(xiàn)像的搜索。從像的寫入到像的搜索,幫助您完整的了解以功能的實現(xiàn)方法。
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  • 圖形菜單 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程主要介紹iDME視模型,幫助開發(fā)者了解視模型的概念,掌握視模型的使用方法。
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    對自然語言處理、華為云引擎服務(wù)感興趣的用戶以及軟件開人員 結(jié)合自然語言處理云服務(wù)、 GES 和Flask框架實現(xiàn)醫(yī)藥數(shù)據(jù)的智能檢索 Python程序設(shè)計、自然語言處理基礎(chǔ) 使用自然語言處理服務(wù)實現(xiàn)AI小程序,提升自身編碼能力同時增加對數(shù)據(jù)使用的理解 醫(yī)藥和AI GES 醫(yī)藥查詢系統(tǒng)實踐
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  • 圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡介 片壓縮和水印添加概述 利用函數(shù)工作流實現(xiàn)片壓縮和水印添加實踐 掌握片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡 了解片壓縮和水印添加的基本知識 進行函數(shù)工作流實現(xiàn)片壓縮和水印添加實踐
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    智能信息過濾和片鑒別的應(yīng)用場景 實現(xiàn)智能信息過濾和片鑒別的華為云實踐 智能信息過濾和片鑒別的概述 實現(xiàn)智能信息過濾和片鑒別所需的華為云技術(shù) 了解智能信息過濾和片鑒別的應(yīng)用場景 進行智能信息過濾和片鑒別的華為云實踐 解智能信息過濾和片鑒別 掌握實現(xiàn)智能信息過濾和片鑒別所需的華為云技術(shù)
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    本實驗基于函數(shù)工作流服務(wù)實踐所編寫,用于指導(dǎo)您使用函數(shù)工作流服務(wù)實現(xiàn)為片打水印的功能。
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    隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,海量片的存儲備份和傳輸將消耗大量的存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。微認(rèn)證結(jié)合FunctionGraph服務(wù),讓您體驗函數(shù)工作流帶來的高資源利用率和高處理效率。
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    通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍,但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“算融合”,它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力,將AI算力更極致地解放給用戶。
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    本課程將全面深入地講解知識譜的核心基本概念及其重要發(fā)展歷程,同時重點探討如何將知識譜與前沿的大模型技術(shù)有機結(jié)合,實現(xiàn)檢索增強生成(RAG),以高效應(yīng)對復(fù)雜的自然語言處理(NLP)任務(wù),例如智能問答系統(tǒng)、精準(zhǔn)信息檢索等。
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    通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍,但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“算融合”,它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力,將AI算力更極致地解放給用戶。
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    層視覺到高層語義的多個方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視。本章為計算機視覺課程系列的專題課的第1部分:像超分辨Single Image Super-Resolution。
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    深度解析華為云FunctionGraph,掌握函數(shù)配置,協(xié)同APIG與 OBS 部署畫應(yīng)用,涵蓋場景、原理及實踐。
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    層視覺到高層語義的多個方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視。本章為計算機視覺課程系列的專題課的第1部分:像超分辨Single Image Super-Resolution。
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    本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉像分類應(yīng)用。
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    0系列課程。計算機視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用,包括 人臉識別 、像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。
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    使用numpy分析像數(shù)據(jù)信息,以及基礎(chǔ)的片操作
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    層視覺到高層語義的多個方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第6部分:像和視頻描述Image and Video Captioning。
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    層視覺到高層語義的多個方面,還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向;本課將在基礎(chǔ)課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第6部分:像和視頻描述Image and Video Captioning。
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    本實驗將使用華為 云知識 譜(KG)服務(wù),學(xué)習(xí)使用知識譜平臺,將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識譜平臺,開通使用知識問答服務(wù)(KBQA),基于知識問題服務(wù)API,回答用戶的提問
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    華為云AI論文精讀會2021邀請計算機視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法,讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學(xué)的焦文科,從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation
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