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  • 深度學習模型可視化 內容精選 換一換
  • Flow可以通過語境分析了解用戶需求,并根據預設規(guī)則或學習過程進行相應操作,甚至預測用戶可能的下一步行動。無縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下,減少結果轉移導致的誤差。且內置多種識別模型便于二次訓練,結合多場景智能學習訓練構建『華為云Astro』產品組合方案,高度實現(xiàn)企業(yè)辦公自動化。
    來自:專題
    GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據庫 GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數(shù)據庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據庫,具有高性能
    來自:專題
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  • 華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型,并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。
    來自:百科
    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析,提煉
    來自:百科
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  • 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
    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
    來自:百科
    是一個算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網絡模型中涉及到的計算函數(shù)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學習模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉換就能夠得到離線模型文件,從而進一步利用流程編排器(Matrix)
    來自:百科
    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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據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。 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
    來自:百科
    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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    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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據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。 產品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免
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    BI能給企業(yè)帶來哪些價值? BI可視化系統(tǒng)可以使用戶更好地了解數(shù)據,更快速的作出決策,更好的管理業(yè)務,并幫助企業(yè)、組織和個人更好地了解其業(yè)務狀況。 使數(shù)據更具可視化。通過將數(shù)據轉化為可視化圖表和儀表盤形式,用戶可以更清晰地了解數(shù)據的變化和趨勢,從而更準確地分析情況。 節(jié)省決策時間。BI可視化系統(tǒng)可以提
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    ,減少火災隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應用上算法開發(fā)經驗積累豐富:算法會自動利用相關先驗知識對深度學習模型的檢測結果進行判別,排除誤檢測,準確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術和先進的深度學習技術,可對廚房進行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應用需求,
    來自:云商店
    全流程AI開發(fā)平臺介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分
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    課程單元頁面 3、學習課程內容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊
    來自:云商店
    華為云計算 云知識 華為 云日志 服務特性 - 可視化報表 華為云日志服務特性 - 可視化報表 時間:2021-07-01 19:20:54 華為云日志服務提供可視化報表。對SQL查詢的接口進行可視化呈現(xiàn),支持表格、趨勢圖、柱狀圖和餅圖報表。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡
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    來自:專題
    通過本課程的學習,使學員了解: 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU 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,為機器學習深度學習提供
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    華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關聯(lián)的Region和AZ的子集
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機器學習深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。
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    T數(shù)據分析服務與資產模型深度整合,以DigitalTwins資產模型為中心驅動數(shù)據分析,開發(fā)者可以直接使用統(tǒng)一的物聯(lián)網模型數(shù)據,大大提升數(shù)據分析的效率。通過構建物與物,物與空間,物與人等復雜關系,將物聯(lián)網數(shù)據置于模型的“上下文”中去理解;通過“IoT+資產模型”,在數(shù)字世界中構建
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