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  • async/await詳解

    se對象。 ??三、await ==使用await時,一定要配合async使用== ,這樣才能使異步代碼同步化,await英文為等待,意思就是等待await后面的函數(shù)(該函數(shù)返回的是Promise對象)執(zhí)行完之后,在之后后面的代碼。 ==await后面也可以跟同步代碼==

    作者: 貓先生c
    發(fā)表時間: 2023-09-25 14:33:43
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  • ModelArts AI市場算法HRNet使用指導(dǎo)

    ModelArts AI市場算法HRNet使用指導(dǎo)本文檔是ModelArts AI市場算法HRNet(以下簡稱為本算法)的詳細(xì)使用方法。本算法使用COCO數(shù)據(jù)集中的train集和val集,使用train集訓(xùn)練,在val集上測試達到了AP=74.5。1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集本算法支持的數(shù)據(jù)集格式為COCO數(shù)據(jù)集。1

    作者: 江流宛轉(zhuǎn)
    發(fā)表時間: 2020-12-10 10:22:35
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  • AI寫詩

    AI應(yīng)用開發(fā)-自然語言處理實戰(zhàn)營 已完成

    作者: zy_290508216
    發(fā)表時間: 2023-01-05 12:34:41
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  • 基于Python開發(fā)的網(wǎng)站圖片采集服務(wù) - 模板

    本模板可生成基于 Flask web 框架的數(shù)據(jù)采集代碼工程,該代碼工程實現(xiàn)采集網(wǎng)頁圖片的功能。

  • GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL - Session/Thread - 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB

    GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL 統(tǒng)計各節(jié)點的線程的內(nèi)存使用情況,以MemoryContext節(jié)點來統(tǒng)計。 表1 GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL字段 名稱 類型 描述 node_name name 節(jié)點名稱。 sessid text

  • GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL - Session/Thread - 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB

    GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL 統(tǒng)計各節(jié)點的線程的內(nèi)存使用情況,以MemoryContext節(jié)點來統(tǒng)計。 表1 GLOBAL_SESSION_MEMORY_DETAIL字段 名稱 類型 描述 node_name name 節(jié)點名稱。 sessid text

  • 升級git工具 解決編譯時不識別 -C 參數(shù)的問題 (centos7.6)★☆☆

    系統(tǒng)自帶的git工具版本較老,編譯時可能出現(xiàn)報錯,不識別 -C 參數(shù)可以通過升級git工具解決https://github.com/git/git/archive/v2.23.0.tar.gz安裝依賴yum -y install curl-devel expat-devel gettext-devel

    作者: eter
    發(fā)表時間: 2020-02-05 06:42:23.0
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  • 自己訓(xùn)練的caffe yolov3 模型 沒有報錯 也沒有識別結(jié)果

    路輸入 一路N:1 C:3 W:416 H:416  img_inf N:1 C:4  2、模型轉(zhuǎn)換  編譯 推理  都沒有報錯 最后沒有識別結(jié)果【日志信息】(見附件)

    作者: 期系級
    發(fā)表時間: 2020-09-30 01:03:09
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  • 方案概述

    近年來隨著移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體平臺火速發(fā)展,圖片和視頻成為大眾獲取信息的主要途徑,相比于文字圖片存儲占用空間大,傳輸過程也會耗費大量網(wǎng)絡(luò)資源,在很多場景下,比如圖片預(yù)覽,小窗口展示時,其實并不需要加載原始圖片,只需加載壓縮后的圖片或者縮略即可滿足用戶需求。為了節(jié)約存儲空間和提升圖片加載速度,很多網(wǎng)站在

  • Ai動漫

    AI動漫

    作者: yd_223968041
    發(fā)表時間: 2022-07-22 11:56:33.0
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  • 領(lǐng)先AI企業(yè)經(jīng)驗談:探究AI分布式推理網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實踐

    引言:AI浪潮下的挑戰(zhàn) 在這場AI技術(shù)革命中,技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用落地齊頭并進,對算力和數(shù)據(jù)的需求呈爆發(fā)式增長。同時,AI推理任務(wù)的復(fù)雜性和規(guī)模也在不斷增長,單一計算節(jié)點難以滿足實時、高效的推理需求。因此,分布式AI推理架構(gòu)成為企業(yè)的主要技術(shù)方案。 然而,在實際落地AI應(yīng)用時,常常

    作者: 犀思云
    發(fā)表時間: 2025-03-11 14:38:17
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  • 功能總覽 - AI開發(fā)平臺ModelArts

    制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎開發(fā)模型,也可通過制作自定義鏡像,導(dǎo)入ModelArts創(chuàng)建為AI應(yīng)用,并支持進行統(tǒng)一管理和部署為服務(wù)。 創(chuàng)建AI應(yīng)用的自定義鏡像規(guī)范 從0-1制作自定義鏡像并創(chuàng)建AI應(yīng)用 Standard資源池

  • Token消息體中user name,domain name和project name分別指的是什么? - 自然語言處理 NLP

    Token消息體中user name,domain name和project name分別指的是什么? user name指IAM用戶名稱。 domain name指用戶所屬的賬號名稱。如果使用賬號獲取token,賬號的user name和domain name相同。如果使用IAM用戶獲

  • ModelArts一站式AI開發(fā)平臺

    科技”獎項訓(xùn)練作業(yè)對數(shù)據(jù)集的要求如下。    像分類:用于訓(xùn)練的圖片,至少有2種以上的分類(即2種以上的標(biāo)簽),每種分類的圖片數(shù)不少于5張。    物體檢測:用于訓(xùn)練的圖片,至少有1種以上的分類(即1種以上的標(biāo)簽),每種分類的圖片數(shù)不少于5張。    預(yù)測分析:由于預(yù)測分析任務(wù)

    作者: QGS
    發(fā)表時間: 2021-07-24 11:30:53
    682
    3
  • ai創(chuàng)作

    華為ai創(chuàng)作,真滴不錯,

    作者: yd_232230754
    發(fā)表時間: 2022-12-06 14:05:49.0
    29
    0
  • 準(zhǔn)備工作 - AI

    訓(xùn)練作業(yè)。 28 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 29 確定創(chuàng)建 創(chuàng)建AI應(yīng)用:待訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)為“已完成”后(注:使用示例數(shù)據(jù),此步驟用時約為30分鐘,其他數(shù)據(jù)請以實際訓(xùn)練時間為準(zhǔn)。),訪問ModelArts AI應(yīng)用控制臺,單擊“創(chuàng)建”進入創(chuàng)建AI應(yīng)用界面。 30 進入創(chuàng)建AI應(yīng)用界面 創(chuàng)

  • AI作詩

    AI作詩實踐案列已完成

    作者: yd_235824005
    發(fā)表時間: 2022-09-07 06:32:05.0
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    4
  • 在Notebook中使用MoXing命令 - AI開發(fā)平臺ModelArts

    mox.file與本地接口的對應(yīng)關(guān)系和切換 MoXing常用操作的樣例代碼 MoXing進階用法的樣例代碼 父主題: 使用Notebook進行AI開發(fā)調(diào)試

  • net的快遞單號自動識別查詢api接口demo代碼實例(快遞鳥案例)

    通過單號識別先行判斷物流公司后,再訂閱到快遞鳥。2、是否需要授權(quán)要Free申請服務(wù)3、接口描述/說明(1)該接口僅對運單號做出識別識別可能屬于的一家或多家快遞公司。(2)接口并不返回物流軌跡,用戶可結(jié)合即時查詢接口和訂閱查詢接口完成軌跡查詢、訂閱的動作。(3)接口識別會返回一家

    作者: 愛程序的小猿
    發(fā)表時間: 2019-09-09 17:00:07
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    0
  • AI for工業(yè),帶來產(chǎn)業(yè)升級新范式

    華為開發(fā)者大會2023(Cloud) AI for工業(yè),帶來產(chǎn)業(yè)升級新范式 AI for工業(yè),帶來產(chǎn)業(yè)升級新范式 AI for工業(yè),帶來產(chǎn)業(yè)升級新范式 展望未來,AI for Industries是人工智能新的爆發(fā)點。工業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè),AI開發(fā)面臨著諸多挑戰(zhàn)。華為云盤古大模型幫助