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可以開發(fā)完成，訓練時間只需幾天。原來需要成千上萬張樣本開發(fā)的場景，現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時通過AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題，讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI Gallery上，企業(yè)可以下載到本地的來自：百科課程單元頁面 3、學習課程內容 在課程單元頁面，選擇想要學習的課程單元，點擊【開始學習】，進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后，點擊來自：云商店
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云知識 職業(yè)認證在線課程學習導讀 職業(yè)認證在線課程學習導讀 時間：2020-12-15 10:41:51 華為云學院提供了豐富的線上學習課程，課程采用視頻、文檔、測試題、動手實操等多種學習方式。通過本課程，讓開發(fā)者、伙伴、技術愛好者等全體用戶掌握在線學習職業(yè)認證的方法，了解職業(yè)認來自：百科![]()
什么是聯(lián)邦學習 文檔導讀 簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經網絡介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹來自：百科![]()
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多語言SDK提供豐富的資產存儲管理接口，支持圖片、視頻、音頻、3D模型、文本等富媒體的一鍵存儲。安全、高可靠、類型豐富，無需考慮容量限制。 基于深度學習和大樣本庫的 內容審核 能力，支持對圖片、文本、視頻進行涉黃、廣告、涉暴等內容的自動檢測，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險。 CND全球穩(wěn)定加速，將數(shù)字來自：百科![]()
華為云計算 云知識 依賴管理工具如何配置 依賴管理工具如何配置 時間：2020-10-22 10:19:10 選擇依賴管理工具NPM 準備工作 使用前，請確保您已經安裝node.js（或io.js）和npm，如果您尚未安裝，請點擊此處加速下載安裝。 使用說明 NPM的配置文件為用戶根目錄下的：~/來自：百科![]()
像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、T來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 時間：2021-02-20 17:36:07 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS備份遷移通過將源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)導出成備份文件，并上傳至對象存儲服務，然后恢復到目標數(shù)據(jù)庫。備份遷移可以幫助您在云服務不觸碰源數(shù)據(jù)庫的情況下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。來自：百科![]()
云市場鏡像類商品是指將服務商基于華為云公共系統(tǒng)制作的系統(tǒng)盤鏡像作為商品，制作鏡像時請制作系統(tǒng)盤鏡像。 4、進入“資源詳情”頁面，確認鏡像信息無誤后，單擊“提交申請”。 5、單擊左側導航欄“鏡像服務 > 私有鏡像”，查看已制作的私有鏡像。 說明： 制作Windows私有鏡像時，請保存好登錄云主機的密碼，以便提供給鏡像商品買家。來自：云商店![]()
處理方法（使用云服務器備份） 制作整機鏡像:約束與限制（使用云備份制作整機鏡像） 制作整機鏡像:約束與限制（使用云服務器備份制作整機鏡像） 通過云備份創(chuàng)建整機鏡像:約束與限制 鏡像復制類:復制鏡像怎么收費？ 通過云服務器創(chuàng)建整機鏡像:背景知識 制作整機鏡像:請求示例 通過云服務器備份創(chuàng)建整機鏡像:約束與限制來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 時間：2021-02-20 17:23:01 在線遷移是指在 數(shù)據(jù)復制 服務器能夠同時連通源數(shù)據(jù)庫和目標數(shù)據(jù)庫的情況下，只需要配置遷移的源、目標數(shù)據(jù)庫實例及遷移對象即可自動完成整個數(shù)據(jù)遷移過程。 •特點：通過增量來自：百科![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn)，在實際開發(fā)中，經常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術，通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習，然后根據(jù)小樣本學習技術，對少量新分類圖片進行有效特征提取，準確地識別出新的分類。來自：百科![]()
索需要學習的課程，進行在線學習與專題內容測試，學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店![]()
支持GPU NVLink技術，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務器 的規(guī)格來自：百科![]()
賽賽題。 選擇企業(yè)賽題-客觀題（面向未知域和未知類別的小樣本學習）的同學需在大賽官網https://cpipc.chinadegrees.cn/和華為云大賽平臺報名，在華為云大賽平臺提交作品。面向未知域和未知類別的小樣本學習詳細賽題請參見賽題說明頁面。 三、參賽對象及方式 1、參來自：百科
