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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練測試 內(nèi)容精選 換一換
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來自：專題通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練測試 相關(guān)內(nèi)容
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特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”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。 3、多場景部署 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。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，來自：專題，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練測試 更多內(nèi)容
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TestPlan是一款自主研發(fā)的一站式測試管理平臺，覆蓋測試計劃、測試設(shè)計、測試用例、測試執(zhí)行和測試評估等全流程，旨在幫助企業(yè)協(xié)同、高效、可信的開展測試活動，保障產(chǎn)品高質(zhì)量上市免費試用。 幫助文檔 1V1咨詢 什么是測試管理平臺 測試管理平臺覆蓋測試計劃、測試設(shè)計、測試用例、測試執(zhí)行和測試評估等全流程。華為云測試計劃CodeArts來自：專題![]()
課程目標(biāo) 了解敏捷測試的重要性和基本理念；掌握敏捷測試概念、流程和方法；掌握華為云的測試能力，例如測試管理、接口測試、性能測試的基本操作；學(xué)會如何應(yīng)用敏捷測試，保持項目整體測試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測試理念、方法與實踐 2. 測試管理 3. 常見的測試方法 4. 測試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評估來自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
-FLV協(xié)議的高并發(fā)測試能力，可以支持多協(xié)議報文內(nèi)容、事務(wù)、測試任務(wù)模型的靈活自定義，可實時、離線查看并發(fā)、RPS、響應(yīng)時延等多個維度的性能統(tǒng)計，同時根據(jù)用戶對性能測試規(guī)模的變化，提供按需的私有測試集群創(chuàng)建、擴(kuò)縮容等性能測試集群管理能力。 多協(xié)議高并發(fā)性能測試 標(biāo)準(zhǔn)HTTP/HT來自：專題![]()
提供多種預(yù)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(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芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。來自：百科![]()
PerfTest提供實時、離線兩種類型的測試報告，供用戶隨時查看和分析測試數(shù)據(jù)。 性能測試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測試 05:59 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 03:08 響應(yīng)提取 性能測試 響應(yīng)提取 性能測試 05:59 性能測試 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 03:08來自：專題![]()
單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實際場景圖片訓(xùn)練得到的模型，實現(xiàn)對電瓶車的檢測，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準(zhǔn)測試場景下檢測率超過90%，錯誤率小于5%。 服務(wù)商簡介來自：云商店![]()
支持 云審計 的關(guān)鍵操作:支持審計的關(guān)鍵操作列表 各模塊簡介 支持云審計的關(guān)鍵操作:支持審計的關(guān)鍵操作列表 測試評估:管理單項測試結(jié)論 云審計服務(wù)支持的Astro Bot操作列表 審計與日志:支持審計的關(guān)鍵操作 測試評估:管理單項測試結(jié)論 數(shù)據(jù)連接:更多操作 添加事務(wù)模型:操作步驟 事件類型:參數(shù)描述來自：百科![]()
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測。 性能測試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測試 05:59 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 03:08 響應(yīng)提取 性能測試 響應(yīng)提取 性能測試 05:59 性能測試 測試資源準(zhǔn)備 性能測試 03:08 性能測試 響應(yīng)提取 性能測試服務(wù)精選推薦來自：專題![]()
API測試的幾個關(guān)鍵優(yōu)勢如下： 提前發(fā)現(xiàn)問題：API測試可以在軟件開發(fā)的早期階段進(jìn)行，無需等待整個應(yīng)用界面完成，這樣可以及早發(fā)現(xiàn)并修復(fù)問題，降低修復(fù)成本。 提高測試效率：API測試執(zhí)行速度快，反饋迅速，能夠更高效地運行自動化測試套件，加快測試周期。 覆蓋范圍更廣：接口測試可以覆蓋更多業(yè)務(wù)場景和邏輯路徑。來自：專題![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開放 靈活的部署方來自：百科![]()
視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、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：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科
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