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  • 深度學(xué)習(xí)通用換臉模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)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Training、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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免
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    少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、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)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。
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  • ,所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后,其緊迫性與重要性不言而喻。如今國(guó)內(nèi)眾多圖像處理的公司越來越多,各種低價(jià)內(nèi)卷的情況經(jīng)常發(fā)生,而華為云 圖像識(shí)別 Image的出現(xiàn),讓我看到了解決這個(gè)問題的可能性。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù),能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云市場(chǎng)通用商品隱藏注意事項(xiàng) 云市場(chǎng)通用商品隱藏注意事項(xiàng) 時(shí)間:2021-03-19 10:05:51 云市場(chǎng) 服務(wù)商指南 商品接入 華為云云市場(chǎng)服務(wù)商在發(fā)布新商品和修改已發(fā)布商品時(shí),可以將商品設(shè)置為隱藏商品。 注意事項(xiàng) 1、隱藏商品上架后在云市場(chǎng)前臺(tái)頁面與搜索
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    于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版
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    模型、體積視頻、虛擬直播、虛擬視頻制作等功能,廣泛地用于教育、金融、醫(yī)療、互動(dòng)文娛等場(chǎng)景。 風(fēng)格化模型 支持快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力,您只需要上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時(shí),您可通過風(fēng)格化捏工具快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。常見社交、會(huì)議等偏UGC場(chǎng)景。
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,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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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
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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)
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    深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的AI開發(fā)平臺(tái),提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
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    I應(yīng)用的快速構(gòu)建,讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式,能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動(dòng)AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,便可以直接適配多類通用場(chǎng)景,用戶僅需在此基礎(chǔ)上,基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時(shí)間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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    行作為一個(gè)記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(gè)記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對(duì)模型:存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型:以一個(gè)個(gè)文檔來存儲(chǔ)數(shù)據(jù),有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對(duì)模型:redis,MemcacheDB
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    而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下,每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型,它對(duì)外提供一致的接口,可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個(gè)帶攝像頭的燈,組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要,也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。
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    本賽道為硬盤異常檢測(cè)賽道。硬盤生命周期通常為3~5年,在2~3年后故障率明顯升高,導(dǎo)致盤量陡增。在華為數(shù)據(jù)中心服務(wù)器硬件故障中,硬盤故障占比達(dá)到48%+。因此通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測(cè)模型,對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬件進(jìn)行預(yù)測(cè),可以提前感知硬件故障,降低運(yùn)維成本,顯著提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)。 大
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