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    豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如 人臉識(shí)別 、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán)
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    有哪些途徑可以使用 圖像搜索 的API 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 時(shí)間:2020-09-16 11:33:54 圖像搜索(ImageSearch),即以圖搜圖,華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí) 圖像識(shí)別 技術(shù),利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同及相似的圖片。 共有三種方式可以基于已構(gòu)建好的請(qǐng)求消息發(fā)起請(qǐng)求。
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    OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是一個(gè)云操作系統(tǒng),通過(guò)數(shù)據(jù)中心可控制大型的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源池。所有的管理通過(guò)前端界面管理員就可以完成,同樣也可以通過(guò)web接口讓最終用戶部署資源。通過(guò)本課程,學(xué)習(xí)OpenStack架構(gòu)原理及其在華為云中的應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 最新文章
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) JIT的基本原理 JIT的基本原理 時(shí)間:2021-03-09 17:39:10 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 JIT vs 解釋器: 盡管解釋器啟動(dòng)時(shí)間更快,占用內(nèi)存更小,但隨著時(shí)間的推移,編譯器逐漸發(fā)揮作用,把熱點(diǎn)代碼編譯成本地代碼之后,可以獲得更高的執(zhí)行效率。
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)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(dòng)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(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    你從0到1通關(guān)圖像識(shí)別?。湍銓?shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的問(wèn)答賽。選手只需在“答題通道”中完成十道題,且得到80分即可獲得抽獎(jiǎng)資格??芍貜?fù)答題,直到分?jǐn)?shù)達(dá)到80分。我們將學(xué)習(xí)資料放在“ 賽題知識(shí)”內(nèi),選手可以自行學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】
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    豐富的AI能力,包括文字識(shí)別、人臉識(shí)別、 人證核身 、 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、圖像識(shí)別、 內(nèi)容審核 視頻編輯 等七種服務(wù)。具體而言,華為云通用AI解決方案的特點(diǎn)如下: 1. 超高性能:華為云通用AI解決方案采用了先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練,針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化,使得各項(xiàng)
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    集訓(xùn)練自己的模型,或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件,為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本,支撐模型訓(xùn)練;算法庫(kù)是提供開(kāi)箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉(cāng)庫(kù),模型庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型專用
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    為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù),減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)
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    手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識(shí)別,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)
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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。
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