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  • 深度學習模型轉換n 內容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權限
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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  • 華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關系;
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    華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合
    來自:專題
    AI 平臺,為機器學習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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理
    來自:專題
    ,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過
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    華為云計算 云知識 如何有效管理銷售線索并提高轉換率 如何有效管理銷售線索并提高轉換率 時間:2021-04-23 16:05:39 云市場 嚴選商城 使用指南 企業(yè)應用 銷售管理 商品鏈接:紛享銷客CRM;服務商:深圳市紛享互聯(lián)科技有限責任公司 本文為您介紹如何利用銷售流程促進商機贏單。
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    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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    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。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開
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    答器異位檢測算法針對鐵路沿線的應答器放置狀態(tài)進行檢測,判斷應答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學習技術,基于開源yolo算法進行深度定制,訓練應答器放置狀態(tài)的算法模型,將模型通過轉換后,移植到SDC。 應答器異位檢測算法的核心功能,是對應答器放置狀態(tài)的檢測,檢測應答器是否處于
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    云知識 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)
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    時間:2020-09-24 17:33:40 定制 語音識別 ,基于深度學習技術,提供針對特定領域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型。可根據(jù)客戶特定需求深度定制,提升產品的人機交互體驗。 應用場景: 語音客服質檢 識別客服、客戶的語音,轉換為文本。進一步通過文本檢索,檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息
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    戶在不同節(jié)日、場景的需求。 文字轉換成語音相關文檔下載 文字轉換成語音 最新動態(tài) 立即下載 文字轉換成語音 產品介紹 立即下載 文字轉換成語音 快速入門 立即下載 文字轉換成語音 SDK參考 立即下載 文字轉換成語音 API參考 立即下載 文字轉換成語音 常見問題 立即下載
    來自:專題
    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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    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
    發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI
    來自:專題
    輸,端云互動等場景。 設備模型碎片化,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)要與N鐘類型的設備協(xié)同。應用與設備的業(yè)務配合度要求更高,導致設備數(shù)據(jù)模型私有化,應用與設備緊耦合,模型呈碎片化發(fā)展趨勢。 行業(yè)方案復雜度高,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解決方案由M個子系統(tǒng)組合,跨應用的設備集成復雜度M*N級數(shù)增加。 物聯(lián)網(wǎng)項目落地遇到的問題
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    定制化服務:可定制特定垂直領域的語言層模型,可識別更多專有詞匯和行業(yè)術語,進一步提高識別準確率。 立即使用 免費試用 語音識別適用于哪些場景 語音客服質檢 識別客服、客戶的語音,轉換為文本。進一步通過文本檢索,檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息。 識別客服、客戶的語音,轉換為文本。進一步通過文
    來自:專題
    少某一部分數(shù)據(jù)源,反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。
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