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來自：百科華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科
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云知識 華為AI開發(fā)框架MindSpore 華為AI開發(fā)框架MindSpore 時間：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結(jié)構(gòu)以及設(shè)計 思路，接下來通過AI計算框架的來自：百科華為云計算 云知識 AI容器具備哪些優(yōu)勢？ AI容器具備哪些優(yōu)勢？ 時間：2021-04-13 17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學家進行訓練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓練框架。來自：百科
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本課程將會講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架來自：百科![]()
快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1來自：百科![]()
現(xiàn)，實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)驅(qū)動有效增長，充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。 數(shù)據(jù)治理 框架制定如下： 圖1數(shù)據(jù)治理框架 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫的安全框架 數(shù)據(jù)庫的安全框架 時間：2021-05-31 10:24:36 數(shù)據(jù)庫 安全 從廣義范圍來看， 數(shù)據(jù)庫安全 框架可以分為網(wǎng)絡(luò)層、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)這3個層次。 1. 網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要由加密技術(shù)，防火墻技術(shù)和入侵檢測技術(shù)等。來自：百科![]()
深圳MES系統(tǒng) 深圳MES系統(tǒng) 聚焦行業(yè)化，深度專業(yè)化的MES系統(tǒng)，滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 聚焦行業(yè)化，深度專業(yè)化的MES系統(tǒng)，滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 歐軟云MES立即購買 免費試用來自：專題![]()
本期動手體驗的AI開發(fā)平臺——華為云ModelArts，是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。通過此次實踐，讓大家學習和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。來自：百科![]()
發(fā)者無須AI經(jīng)驗也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開發(fā)和訓練 向?qū)介_發(fā)提升模型開發(fā)效率，開放協(xié)同支持多框架 從數(shù)據(jù)準備，特征提取，模型訓練，到上線發(fā)布，提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境，提升模型開發(fā)效率；支持各種主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等來自：百科![]()
算需要的各種輸入數(shù)據(jù)。這個中間圖是由計算圖和權(quán)值構(gòu)成，涵蓋了所有原始模型的信息。中間圖為不同深度學習框架到昇騰AI軟件棧搭起了一座橋梁，使得外部框架構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以輕松轉(zhuǎn)化為昇騰AI處理器支持的離線模型。 2、量化 如圖所示，解析完成后生成了中間圖，如果模型還需要進行量化處來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 什么是數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)框架 時間：2020-09-09 10:36:02 數(shù)據(jù)治理可以采用集中化（全時投入）和虛擬化（部分投入）混合的組織模式。結(jié)合具備專業(yè)技能的專職數(shù)據(jù)治理人員和熟悉業(yè)務(wù)和IT系統(tǒng)的已有人員，在運作上實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理團來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
絡(luò)而實現(xiàn)具體的引擎功能。 L2執(zhí)行框架層 L2執(zhí)行框架層是框架調(diào)用能力和離線模型生成能力的封裝，包含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學習框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline來自：百科![]()
技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 華為云 面向未來的智能世界，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)鍵是以來自：百科![]()
華為云計算 云知識 A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 時間：2021-07-20 15:03:37 云市場 嚴選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《致遠來自：云商店![]()
AI平臺ModelArts AI平臺ModelArts ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、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。來自：專題![]()
按照選手提交作品結(jié)果，判斷完成AI實踐。 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，為機器學習與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。來自：百科![]()
兼容主流深度學習框架：Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學習框架，方便用戶使用自己熟悉的框架進行開發(fā)和部署。綜上所述，Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)在數(shù)據(jù)處理、全場景AI開發(fā)、端來自：專題![]()
踐指導，完成“使用MXNet實現(xiàn)Caltech 圖像識別 應(yīng)用”實踐。 實踐指導參考鏈接：https://github.com/huawei-clouds/modelarts-example/tree/master/Using%20MXNet%20to%20Train%20Caltech101來自：百科
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