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- 深度學(xué)習(xí)入門之pytorch 盤 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:42:27 數(shù)據(jù)庫是計(jì)算機(jī)科學(xué)中發(fā)展久遠(yuǎn)的一門技術(shù)。從上世紀(jì)60年代初誕生至今為止，已經(jīng)將近60年。從早期單純的對數(shù)據(jù)文件的保存和處理，發(fā)展出以數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為核心技術(shù)的一來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI 人臉識別 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識別 時(shí)間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·AI人臉識別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開發(fā)的初學(xué)者，目標(biāo)是為華為云的開發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open來自：百科華為云計(jì)算 云知識 華為云API入門學(xué)習(xí)賽探險(xiǎn)尋寶之旅 華為云API入門學(xué)習(xí)賽探險(xiǎn)尋寶之旅 時(shí)間：2020-12-09 14:32:54 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·探險(xiǎn)尋寶之旅是面向所有基于華為云的開發(fā)者的入門實(shí)戰(zhàn)賽。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商，在華為云上開放了2400+來自：百科
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華為云計(jì)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(shí)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(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來自：百科![]()
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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)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![]()
華為云計(jì)算 云知識 【云小課】EI第25課 MRS 基礎(chǔ)入門之HBase組件介紹 【云小課】EI第25課 MRS基礎(chǔ)入門之HBase組件介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:49:46 云小課 MapReduce服務(wù) HBase是一個(gè)開源的、面向列（Column-Oriented來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 時(shí)間：2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉庫 框架，提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計(jì)算來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來自：百科![]()
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(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)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(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架來自：百科![]()
自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)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(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)盤鏡像 數(shù)據(jù)盤鏡像 時(shí)間：2020-12-24 14:20:51 用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)盤的鏡像，通常包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。創(chuàng)建云服務(wù)器時(shí)，可以選擇數(shù)據(jù)盤鏡像創(chuàng)建云硬盤；也可以在云服務(wù)器創(chuàng)建完成后，使用數(shù)據(jù)盤鏡像創(chuàng)建云硬盤再掛載到云服務(wù)器上。 通過數(shù)據(jù)盤鏡像，可以將用戶線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)搬遷上云。來自：百科![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時(shí)候，預(yù)置鏡來自：專題![]()
通常是一個(gè)或多個(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、評價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來自：百科![]()
GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 系統(tǒng)盤鏡像 系統(tǒng)盤鏡像 時(shí)間：2020-12-24 14:23:50 用于創(chuàng)建系統(tǒng)盤的鏡像，通常包含運(yùn)行業(yè)務(wù)所需的操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件等。系統(tǒng)盤鏡像可以用于直接創(chuàng)建云服務(wù)器。 通過系統(tǒng)盤鏡像，可以將線下的業(yè)務(wù)運(yùn)行環(huán)境搬遷上云。 鏈接： https://support來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 TBE基本概念之NPU TBE基本概念之NPU 時(shí)間：2021-02-25 14:11:43 人工智能 昇騰計(jì)算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。來自：百科
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