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- 基于高效深度學(xué)習(xí)模型的車型識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過(guò)128MB，文件個(gè)數(shù)不超過(guò)4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。來(lái)自：專題
- 基于高效深度學(xué)習(xí)模型的車型識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
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API、交流學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)的平臺(tái)。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商，在華為云上開(kāi)放了2400+ API，包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開(kāi)發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫(kù)、EI智能等74+產(chǎn)品，如何利用這些豐富強(qiáng)大的API快速開(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù)，成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)。 本次AI 人臉識(shí)別 賽，為華為云來(lái)自：百科LPR）以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模糊識(shí)別為基礎(chǔ)，建立車輛的特征模型，識(shí)別車輛特征，如號(hào)牌、車型、顏色等。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的專用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，能從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，它運(yùn)用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行處理，能夠來(lái)自：云商店
- 基于高效深度學(xué)習(xí)模型的車型識(shí)別 更多內(nèi)容
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掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來(lái)自：百科![]()
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云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)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(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來(lái)自：百科![]()
助用戶快速完成三維內(nèi)容、動(dòng)畫及效果圖的渲染計(jì)算，規(guī)避因本地電腦配置不足導(dǎo)致渲染慢的問(wèn)題，大幅提高工作效率，降低用戶固定資產(chǎn)投資成本，為用戶提供靈活、高效、海量節(jié)點(diǎn)無(wú)限拓展的極速云端渲染服務(wù)。 渲云效果圖版客戶端 出色完成室內(nèi)外效果圖、360全景圖等3D圖像渲染。 渲云影視版客戶端來(lái)自：云商店![]()
用戶體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù)，及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核，過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù) 內(nèi)置海量詞庫(kù)，支持各種匹配規(guī)則來(lái)自：百科![]()
Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開(kāi)發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案，幫助用戶以最快的速度、最少的時(shí)間開(kāi)展人工智能的開(kāi)發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來(lái)自：專題![]()
內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn) 功能描述 政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語(yǔ)句檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測(cè) 可識(shí)別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場(chǎng)景檢測(cè) 準(zhǔn)確識(shí)別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本庫(kù)，和自研的深度圖像識(shí)別模型，識(shí)別準(zhǔn)確率高，幫助企業(yè)客戶減少人工審核成本 檢測(cè)范圍廣來(lái)自：百科![]()
成了大量建筑工地的存在，需要大量的工程機(jī)械車輛，工程機(jī)械車輛夜間行駛、超載超限、不密封運(yùn)輸和違法行駛是全國(guó)性的通病，也成為城市管理的頑疾之一，這一現(xiàn)象長(zhǎng)期得不到解決，嚴(yán)重污染了城市環(huán)境，破壞了交通秩序，擾亂了居民的生活。尤其是某些特定場(chǎng)景下禁止工程機(jī)械車輛通行的。 工程機(jī)械智能檢來(lái)自：云商店![]()
內(nèi)容審核 服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè)，覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核，以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容的識(shí)別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作，基于內(nèi)容檢測(cè)，可以識(shí)別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)網(wǎng)站內(nèi)容安全。來(lái)自：專題![]()
s Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業(yè)工作流。基于AI市場(chǎng)，用戶還可以相互分享不同行業(yè)場(chǎng)景的行業(yè)AI工作流。ModelArts Pro以“授人以漁”的方式助力企業(yè)構(gòu)建AI能力，賦能不同行業(yè)的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，讓AI變得觸手可及。 與ModelArts的關(guān)系 ModelArts來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云 面向未來(lái)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(guān)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面來(lái)自：百科![]()
索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻來(lái)自：百科
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