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  • 深度學(xué)習(xí)常用優(yōu)化算法 內(nèi)容精選 換一換
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    使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 使用ModelArts中開(kāi)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 語(yǔ)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(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)
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    可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)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)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
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    。 2.統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺(tái)設(shè)計(jì) 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場(chǎng)主流芯片,可覆蓋主流監(jiān)控場(chǎng)景需求。 針對(duì)端側(cè)芯片提供模型轉(zhuǎn)換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場(chǎng) 技能市場(chǎng)預(yù)置
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    個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)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)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) EVS常用功能 EVS常用功能 時(shí)間:2021-07-01 16:51:06 云存儲(chǔ) 云服務(wù)器 云硬盤(pán) 云計(jì)算 云主機(jī) 一、EVS掛載 1、掛載共享云硬盤(pán) 一塊共享云硬盤(pán)最多可同時(shí)掛載至16臺(tái)云服務(wù)器,這些云服務(wù)器必須與共享云硬盤(pán)位于同一個(gè)可用區(qū); 當(dāng)共享盤(pán)狀
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    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
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    割接后,業(yè)務(wù)運(yùn)行穩(wěn)定性監(jiān)控: •關(guān)鍵KPI指標(biāo)確認(rèn) •每日健康巡檢 •實(shí)時(shí)性能監(jiān)控 優(yōu)化 •通過(guò)上云遷移過(guò)程優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),部署方式 •存儲(chǔ)優(yōu)化 •虛擬化平臺(tái)優(yōu)化 •OS優(yōu)化 •數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化 評(píng)估 根據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)行情況,遷移計(jì)劃書(shū)評(píng)估遷移完成結(jié)果。 •目標(biāo)性能基線 •性能基線比對(duì)(與遷移前比對(duì)) 驗(yàn)收 客戶(hù)簽署《業(yè)
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    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(kù) 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(shì):直連數(shù)據(jù)庫(kù),額外開(kāi)銷(xiāo)少。
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    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(guò)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、
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    為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù),減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)
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    人工智能 華為云好望商城交通事件檢測(cè)算法,服務(wù)商: 前端科技; 采用人工智能AI智能算法,可自動(dòng)檢測(cè)攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的逆行事件、停車(chē)事件、行人事件、拋灑物事件、擁堵事件、機(jī)動(dòng)車(chē)駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式,徹底解決傳統(tǒng)事件檢測(cè)設(shè)備的誤報(bào)和
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    華為云好望商城新型電警變道不打燈抓拍,利用人工智能AI智能算法在攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)抓拍變道不打燈違法行為。 商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車(chē)輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車(chē)輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車(chē)輛存在變道行為時(shí),運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車(chē)輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)
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    圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過(guò)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、
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