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- 深度學(xué)習(xí)解決邏輯算法 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì)，更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤(pán)古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù)，覆蓋大部分視覺(jué)感知場(chǎng)景。 萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，解決場(chǎng)景碎片化問(wèn)題，無(wú)需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。來(lái)自：專題若檢測(cè)到地面上有包裹或者貨物,可立即報(bào)警并通知現(xiàn)場(chǎng)人員,得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè)，判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，貨物是否被遺撒的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。 售后服務(wù)范圍 服務(wù)時(shí)間：7*12小時(shí)來(lái)自：云商店
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華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自：百科習(xí)相關(guān)算法。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹(shù)等算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。來(lái)自：百科
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。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái)，參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo)，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí)，需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設(shè)置中定義，可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索，用戶為算法設(shè)置算法搜索功能來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
務(wù)、企業(yè)服務(wù)、人機(jī)交互、算法模型等人工智能產(chǎn)品。 人工智能市場(chǎng)介紹： 匯聚優(yōu)質(zhì)的人工智能服務(wù)提供商，提供豐富的人工智能解決方案、應(yīng)用、API及算法模型。接入方便，易于上手，助力用戶業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)快速上線。并且能快速部署、接入、調(diào)用相關(guān)應(yīng)用，方便地購(gòu)買(mǎi)和使用算法模型。幫助開(kāi)發(fā)者便捷地使用來(lái)自：云商店![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門(mén) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門(mén) 初學(xué)入門(mén)來(lái)自：專題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門(mén) 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢管理。 商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)模化的排水口排水?dāng)?shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)能力，準(zhǔn)確判斷檢測(cè)場(chǎng)景來(lái)自：云商店![]()
檢測(cè)異常狀態(tài)，立即報(bào)警。 該算法保證鐵路線路應(yīng)答器的正常工作，保障了鐵路交通的安全。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。來(lái)自：云商店![]()
云安全學(xué)習(xí)入門(mén) 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
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學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“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)來(lái)自：專題![]()
程。 開(kāi)放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)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)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、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。來(lái)自：百科![]()
能模塊，為客戶提供安全風(fēng)險(xiǎn)智能化管控平臺(tái)整體解決方案。 此次ISDP亮相大會(huì)的安管平臺(tái)，是以atlas 邊緣計(jì)算芯片為基礎(chǔ)，提供16T算力，能夠高效實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺(tái)和云邊協(xié)同為核心，算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制。通過(guò)對(duì)安管平臺(tái)核心功能模塊的建來(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模來(lái)自：專題![]()
課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法； 2、熟悉華為云文字識(shí)別 OCR 知識(shí)體系； 3、通過(guò)模型訓(xùn)練，了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章 OCR服務(wù)使用指導(dǎo) 第3章 財(cái)務(wù)報(bào)銷場(chǎng)景解決方案介紹 第4章 OCR服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹來(lái)自：百科![]()
集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫(kù)是提供開(kāi)箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉(cāng)庫(kù)，模型庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型專用來(lái)自：其他![]()
。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT來(lái)自：百科
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