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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的txt文件圖片路徑 內(nèi)容精選 換一換
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CDN 緩存背景信息 CDN節(jié)點(diǎn)的緩存策略遵循HTTP標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，通過HTTP響應(yīng)頭中的Cache-control: max-age的字段來設(shè)置CDN節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)的緩存時(shí)間。添加緩存規(guī)則讓CDN用戶可以對(duì)指定的業(yè)務(wù)做定制化的數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。合理的配置緩存時(shí)間，能夠有效的提升命中率，降低回源率，節(jié)省用戶的帶寬。來自：專題行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來自：專題
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15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個(gè)難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺(tái) （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科來自：百科
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程語言的SDK供您使用 了解更多 通用類提取圖片文字功能介紹 通用 表格識(shí)別 ：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用表格識(shí)別：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同來自：專題![]()
Pi1型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla P4 GPU，能夠提供超強(qiáng)的實(shí)時(shí)推理能力。Pi1型彈性云服務(wù)器借助P4的INT8運(yùn)算器，能夠?qū)⑼评硌訒r(shí)降低15倍。配備硬件解碼引擎，能夠同時(shí)支持35路高清視頻流的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼與推理。 Pi1型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB）來自：百科![]()
車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%，錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上?？妓剐畔⒓夹g(shù)有限公司，是一家專注于計(jì)算機(jī)視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢來自：云商店![]()
掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Windows） 掛載CIFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Windows） VPC為彈性云服務(wù)器構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境， 提升用戶云中資源的安全性，簡(jiǎn)化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。 云服務(wù)器無法訪問不在同一VPC下的文件系統(tǒng)，使用彈性文件服務(wù)時(shí) 需來自：專題![]()
掛載CIFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Windows）： https://support.huaweicloud.com/qs-sfs/zh-cn_topic_0151246279.html 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原來自：百科![]()
GA CS ）能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的彈性云服務(wù)器，適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來自：百科![]()
NVR800人員檢索功能不僅支持檢索人員出現(xiàn)時(shí)間、出現(xiàn)次數(shù)，現(xiàn)在還支持人員運(yùn)動(dòng)路徑追蹤，根據(jù)人員出現(xiàn)時(shí)間，呈現(xiàn)運(yùn)動(dòng)路徑圖。接下來，我們就來學(xué)習(xí)下配置操作。 檢索人員路徑 1. 單擊跟蹤圖標(biāo)，進(jìn)入人員路徑跟蹤頁面。 2. 單擊“載入地圖”，從U盤導(dǎo)入攝像機(jī)實(shí)際所在地的平面圖。 3. 勾選“編輯”后，拖動(dòng)各個(gè)通道（通道1、通道2來自：云商店![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識(shí)能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)的統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)來自：百科![]()
System），通用Internet文件系統(tǒng)，是一種網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)訪問協(xié)議。CIFS是公共的或開放的SMB協(xié)議版本，由微軟公司使用，它使程序可以訪問遠(yuǎn)程Internet計(jì)算機(jī)上的文件并要求此計(jì)算機(jī)提供服務(wù)。通過CIFS協(xié)議，可實(shí)現(xiàn)Windows系統(tǒng)主機(jī)之間的網(wǎng)絡(luò)文件共享。 CIFS類型的文件系統(tǒng)不支持使用Linux操作系統(tǒng)的云服務(wù)器進(jìn)行掛載。來自：專題![]()
Token的獲取請(qǐng)參見獲取Token認(rèn)證。獲取Token認(rèn)證時(shí)，由于ModelArts生成的在線服務(wù)API不支持domain范圍的token，因此需獲取使用范圍為project的Token信息，即scope參數(shù)的取值為project。 預(yù)測(cè)文件的本地路徑既可使用絕對(duì)路徑（如Windows格式"D:/test來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集T來自：專題![]()
③在域名列表中，單擊需要修改的域名或域名所在行的“設(shè)置”，進(jìn)入域名配置頁面。 ④選擇“回源配置”頁簽。 在回源URL改寫模塊，單擊“編輯”，系統(tǒng)彈出配置彈框。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 說明 所有文件 改寫當(dāng)前域名下所有文件的回源URL。 URL路徑 改寫指定路徑下的回源URL。 通配符 支持通配符匹配。來自：百科![]()
AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集T來自：專題
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