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  • 深度學習模型如何測試 內容精選 換一換
  • 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應用的能力 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(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-
    來自:百科
    各模塊簡介 支持 云審計 的關鍵操作:支持審計的關鍵操作列表 測試評估:管理單項測試結論 云審計服務支持的Astro Bot操作列表 審計與日志:支持審計的關鍵操作 測試評估:管理單項測試結論 數(shù)據(jù)連接:更多操作 添加事務模型:操作步驟 事件類型:參數(shù)描述
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    來自:百科
    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關系、面向對象),轉換成相應的邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
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  • 深度學習模型如何測試 更多內容
  • 個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。
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    是華為云與北大第一次在AI大模型上進行產(chǎn)教融合,更是雙方對于推動大模型研發(fā)與應用,培養(yǎng)相關技術人才重要行動。 北京大學軟件和微電子學院一直致力于培養(yǎng)高水平的軟件人才。通過與華為的合作,能夠為學生提供更多的實踐機會和學習資源,更好幫助學生了解大模型技術的最新進展和應用前景。同時,學
    來自:百科
    API測試的幾個關鍵優(yōu)勢如下: 提前發(fā)現(xiàn)問題:API測試可以在軟件開發(fā)的早期階段進行,無需等待整個應用界面完成,這樣可以及早發(fā)現(xiàn)并修復問題,降低修復成本。 提高測試效率:API測試執(zhí)行速度快,反饋迅速,能夠更高效地運行自動化測試套件,加快測試周期。 覆蓋范圍更廣:接口測試可以覆蓋更多業(yè)務場景和邏輯路徑。
    來自:專題
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    件工程1.0到軟件工程3.0時代,當GPT一類大模型發(fā)布之后,軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps(機器學習驅動研發(fā)和運維):模型驅動開發(fā)、模型驅動運維,未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型(SaaM)”,在大模型底座上軟件效能和質量將得到極大提升。 同濟大學特聘教授
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    09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
    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(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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    AI全流程開發(fā) 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓練、AI應用管理和部署上線流程。 涉及計費項包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓練(訓練作業(yè)) 部署上線(在線服務) 自動學習 面向AI基礎能力弱的開發(fā)者,根據(jù)標注數(shù)
    來自:專題
    特點。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。 IoT設備中嵌入AI能力實現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級,已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢?如何將AI模型塞到小小的IoT設備里,讓它可以輕松運行
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    來自:云商店
    華為云計算 云知識 模型轉換及其常見問題 模型轉換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將
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    單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內的電瓶車; 產(chǎn)品特點: 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過使用大量實際場景圖片訓練得到的模型,實現(xiàn)對電瓶車的檢測,具有速度快、準確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標檢測,更適合電梯內的使用場景。標準測試場景下檢測率超過90%,錯誤率小于5%。 服務商簡介
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    物聯(lián)網(wǎng)學習入門 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 初學入門 初學入門
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