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- 深度學(xué)習(xí)十大算法代碼 內(nèi)容精選 換一換
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極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來(lái)自：百科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(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科
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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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專題
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專題![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限來(lái)自：百科![]()
能平臺(tái)Mordelarts開發(fā)、迭代、發(fā)布和變現(xiàn)算法，模型。 人工智能市場(chǎng)的商品有： 藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，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)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式T來(lái)自：云商店![]()
域的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè)，基于華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái)；來(lái)自：百科![]()
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提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)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(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。來(lái)自：百科![]()
Asrto Zero應(yīng)用場(chǎng)景 輕松構(gòu)建專業(yè)級(jí)應(yīng)用，高效易用的低代碼平臺(tái)，創(chuàng)新隨心所欲，敏捷超乎想象！ 低代碼開發(fā)平臺(tái)--零代碼場(chǎng)景 無(wú)需代碼，通過(guò)全新的可視化界面，只需托拉拽即可輕松搭建應(yīng)用，讓工作變得簡(jiǎn)單有趣 低代碼開發(fā)平臺(tái) - 輕應(yīng)用構(gòu)建場(chǎng)景 提供豐富的輕應(yīng)用模板，包括辦公管來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過(guò)百分之95檢測(cè)率。 2）誤報(bào)率低，算法可過(guò)濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來(lái)自：云商店![]()
鍵的核心代碼開發(fā)中，讓代碼產(chǎn)出更具價(jià)值。 華為云低代碼平臺(tái)Astro教程視頻 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 04:57 快速發(fā)布Welink輕應(yīng)用 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 快速發(fā)布Welink輕應(yīng)用 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái) 07:20 邏輯開發(fā)-服務(wù)編排 Astro低代碼開發(fā)平臺(tái)來(lái)自：專題![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒(méi)有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法，方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來(lái)自：百科![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限來(lái)自：百科
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