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所示，簡單總結一下： 1. 使用MindSpore提供的基本模塊進行前線網(wǎng)絡開發(fā)。 2. 對數(shù)據(jù)進行處理和增強以便得到更好的數(shù)據(jù)輸入。 3. 利用前線網(wǎng)絡構建訓練模型，并進行模型保存和推理。 說起來可能平淡無奇，但是實驗終究需要自己親自動手才能體會其中的無限樂趣。 看到這里，想必來自：百科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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費來自：百科
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云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要較高算力和能好的。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭來自：百科![]()
兩種模式，既支持集團統(tǒng)一管理，也支持各單位自行管理，如組織模型、業(yè)務流程、業(yè)務應用、門戶空間、基礎設置等。 （3）支撐靈活調整： 隨著企業(yè)規(guī)模增長、業(yè)務復雜度上升，組織的變動也會更加頻繁，靈活、快速的調整組織也越來越迫切，致遠組織模型能夠很好地支持這種調整。 l 人員的調整：支持來自：云商店![]()
深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面來自：百科![]()
主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓練、多機多卡數(shù)據(jù)并行訓練。同時，也提供了分布式訓練的適配教程和分布式調測的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調試分布式訓練。 了解更多 收起 展開 模型訓練加速 收起 展開 針對AI訓練場景中大模型Checkpoin來自：專題![]()
手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)來自：百科![]()
，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對應的文字。 錄音文件識別：對于錄制的長語音進行識別，轉寫成文字，提供不同領域模型，具備良好的可擴展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術，對特定領域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。 前沿技術 使用工業(yè)界成熟的算法，結合學術界來自：百科![]()
鍵值：物理模型一般不使用PRIMERY KEY，更多的使用UNIQUE+NOT NULL約束來實現(xiàn)。因為用主鍵約束對數(shù)據(jù)質量過高，所以在物理實現(xiàn)上，一般會降低約束性要求，主鍵更多的反映在邏輯概念上； 正則化：邏輯模型設計盡量做到滿足三范式標準，進行規(guī)范化設計；物理模型追求性能要進行反范式化，就是非正則化處理。來自：百科![]()
數(shù)學能力：具備基礎的運算能力 行業(yè)內容生成 文案生成：根據(jù)行業(yè)需求完成營銷文案、公關稿件、公文、股評等創(chuàng)作型任務 要點生成：根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關內容，生成要點 表格生成：根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn) 行業(yè)知識理解 開卷問答：針對標準發(fā)文內容進行閱讀理解和問答 文本摘要來自：專題![]()
模型倉庫，支持訓練和運行環(huán)境，生成的模型托管于模型倉庫，可應用于數(shù)據(jù)挖掘、主動評價、智能決策、資源調配等業(yè)務場景。用戶可以在模型訓練場中進行模型的構建和訓練，并在模型倉庫中進行模型的管理和部署。這使得用戶能夠持續(xù)優(yōu)化模型性能，提升AI應用的效果和價值。 靈活定制 AI開發(fā)平臺 支持來自：專題![]()
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