Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 身份證識(shí)別常用算法深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題來自：百科
- 身份證識(shí)別常用算法深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題
- 身份證識(shí)別常用算法深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
![]()
用戶。 OCR 身份證識(shí)別一次可以識(shí)別多張身份證嗎？識(shí)別身份證正反面總計(jì)調(diào)用幾次接口？ 不可以一次識(shí)別多張身份證，您可以通過循環(huán)調(diào)用身份證識(shí)別API實(shí)現(xiàn)多張身份證識(shí)別。使用身份證識(shí)別時(shí)，如果要識(shí)別身份證的正面和反面，需要您調(diào)用兩次身份證識(shí)別接口，具體請(qǐng)參見身份證識(shí)別章節(jié)。 OCR身份證識(shí)別有什么約束與限制？來自：專題![]()
使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SFS常用操作包括哪些 SFS常用操作包括哪些 時(shí)間：2021-07-02 09:45:27 SFS常用操作包括： 1. 創(chuàng)建文件系統(tǒng) 2. 掛載文件系統(tǒng)到云服務(wù)器 3. 管理VPC 4. 創(chuàng)建加密文件系統(tǒng) 5. 刪除文件系統(tǒng) 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時(shí)間：2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動(dòng)生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹： 文中課程 更多精彩課程、來自：百科![]()
OCR還提供多種編程語言的SDK供您使用，SDK使用方法請(qǐng)參考《SDK參考》。 華為云圖片文字提取識(shí)別有哪些優(yōu)勢？ 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 穩(wěn)定服務(wù) 華為云OCR成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實(shí)踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗(yàn)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常用數(shù)據(jù)分片解決方案 常用數(shù)據(jù)分片解決方案 時(shí)間：2021-05-31 16:17:53 數(shù)據(jù)庫 目前常用的數(shù)據(jù)分片解決方案有應(yīng)用層分片方案和中間件分片方案。 1. 應(yīng)用層分片方案 如當(dāng)當(dāng)?shù)腟harding-JDBC，淘寶的TDDL等。 優(yōu)勢：直連數(shù)據(jù)庫，額外開銷少。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
D文檔中的文字識(shí)別成可編輯的文本。 OCR文字識(shí)別 支持 證件識(shí)別 、 票據(jù)識(shí)別 、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。 識(shí)別精度高：采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化。 穩(wěn)定服務(wù)：華為云OCR成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實(shí)踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗(yàn)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 時(shí)間：2022-10-20 16:44:27 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 1引言 軟硬件技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的飛速發(fā)展，而物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也使得傳感器的應(yīng)用也變得越來越廣泛，二者相輔相成。首先我們需要知道什么是傳感器，傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中處于什么地位、扮演者什么角色呢？來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 工作負(fù)載Job常用操作 工作負(fù)載Job常用操作 時(shí)間：2021-07-01 09:44:03 創(chuàng)建Job: # kubectl create job pi --from=cronjob/a-cronjob # 從cronjob獲取模板創(chuàng)建Job # kubectl來自：百科![]()
圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握?qǐng)D像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架keras、來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過當(dāng)前市場上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報(bào)率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來自：云商店![]()
go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對(duì)go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提來自：專題
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)算法詳細(xì)介紹
- 深度學(xué)習(xí)分類任務(wù)常用評(píng)估指標(biāo)
- 深度學(xué)習(xí)中常用的生成模型
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 遺傳算法詳解
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 粒子群算法詳解
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典算法 | 蟻群算法解析
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-優(yōu)化算法詳解
- 智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)簡介
- 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介及常用算法
- 深度學(xué)習(xí) | 深度學(xué)習(xí)算法中英文對(duì)照表