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  • 部署不同深度學習模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 行業(yè)應用上算法開發(fā)經(jīng)驗積累豐富:算法會自動利用相關先驗知識對深度學習模型的檢測結(jié)果進行判別,排除誤檢測,準確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術和先進的深度學習技術,可對廚房進行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應用需求,進行定制化功能;采用智能分析手段實現(xiàn)目標
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    。通過配置健康檢查,支持在線服務進行無損滾動升級。 從模板中選擇元模型 因為相同功能的模型配置信息重復率高,ModelArts提供模型模板方便您快捷地導入模型,創(chuàng)建AI應用,而不用編寫配置文件。 您需要根據(jù)模型格式、模型AI引擎、模型運行環(huán)境選擇對應的模板。 部署服務 部署類型
    來自:專題
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  • 云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間:2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單,但是同
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    安防業(yè)務的深度和寬度,進入千行百業(yè),與場景化業(yè)務融合,實現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機器視覺充分考慮了環(huán)境對電力業(yè)務部署的影響,并提出了針對性的優(yōu)化方案。在架空線路巡檢場景中,華為HoloSens SDC能實現(xiàn)無網(wǎng)、無電、黑夜環(huán)境下全時檢測,再加上簡便的安裝和遠程的運
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  • 部署不同深度學習模型 更多內(nèi)容
  • Deploy支持跨region高可用容災部署,以及企業(yè)內(nèi)多賬號間跨賬號協(xié)同部署。 應用部署方式 部署應用支持三種部署方式: 立即部署部署已保存但未部署的應用。 全新部署部署當前已有的應用。此方法適用于使用應用原有的配置進行部署。 回退部署:針對應用的部署記錄(支持顯示最近92天的部署記錄),可選擇某
    來自:專題
    的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調(diào)”的模式,能夠進一步實現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練,便可以直接適配多類通用場景,用戶僅需在此基礎上,基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是
    來自:百科
    華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程,并結(jié)合智能設備AI開發(fā)的案例,展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術,將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)
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    AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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    華為認證數(shù)據(jù)庫工程師 課程視頻 概述 數(shù)據(jù)庫安裝部署 華為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB SQL基礎 體系結(jié)構(gòu)及關鍵特性 數(shù)據(jù)庫及對象管理 手冊下載 培訓教材 實驗手冊 預約考試 模擬測試 預約筆試 在線學習 開發(fā)者認證 職業(yè)認證 01 課程學習 GaussDB 實戰(zhàn)訓練營 第1章 GaussDB產(chǎn)品介紹
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    領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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