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- 檢測模型訓練 內(nèi)容精選 換一換
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訪問 模型開發(fā)訓練 提供網(wǎng)絡業(yè)務不同場景的AI模型開發(fā)和訓練（如流量預測模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開發(fā)者可以基于模型訓練服務，使用嵌入網(wǎng)絡經(jīng)驗的訓練平臺輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開發(fā)和訓練，形成精準的模型，用于應用服務開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓練來自：百科如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團隊自行負責，我方不再負責額外提供。 【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓練營（兩期）授課階段，兩期訓練營課程內(nèi)容一樣，同一隊伍不可重復參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間；來自：百科
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大模型防火墻保障大模型應用安全合規(guī) 大模型防火墻保障大模型應用安全合規(guī) 生成式人工智能技術的迅猛發(fā)展推動了大模型在AI推理領域的規(guī)?；瘧茫纱艘脖┞冻鲂滦桶踩[患：推理過程中對用戶輸入的敏感信息缺乏有效過濾、攻擊者通過精心設計的提示詞注入誘導模型輸出違規(guī)指令、大模型可能因訓練數(shù)據(jù)偏差生成歧視性來自：專題來自：百科
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行作為一個記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù)，有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標準物模型下，每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型，既能夠滿足復雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應用進行對接。來自：百科![]()
AI應用支持如下幾種場景的導入方式： 從訓練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓練作業(yè)，并完成模型訓練，在得到滿意的模型后，可以將訓練后得到的模型創(chuàng)建為AI應用，用于部署服務。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從 OBS 中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中來自：專題![]()
工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 該平臺能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開發(fā)服務，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練、模型評估和模型部署，從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺 快速模型部署與服務 該平臺支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實現(xiàn)模型到業(yè)務的無縫銜接，縮短模型開發(fā)周期。來自：專題![]()
09:49:29 內(nèi)容審核 視頻檢測 視頻內(nèi)容審核為各類視頻平臺提供視頻中涉黃、涉恐、涉暴內(nèi)容自動審核，有效遏制風險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容檢測服務使用SDK 內(nèi)容檢測服務使用SDK 時間：2020-11-27 09:51:23 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務使用SDK的操作教程指導。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認證方式。 當來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容檢測服務獲取訪問密鑰 內(nèi)容檢測服務獲取訪問密鑰 時間：2020-11-27 09:47:50 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務獲取訪問密鑰的操作教程指導。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認證方式。來自：百科![]()
集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 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。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
rn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結束，需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型，需要反復的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
組、接入終端等硬件設備。 算法模型類 算法模型是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、部署等操作，ModelArts支持應用到圖像分類、圖像檢測、視頻分析、 語音識別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測等多種AI應用場景。 應用編排類來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介： 算力已成為驅動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務場景、多種數(shù)據(jù)結構，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構筑了從最基礎的處理器、硬件來自：百科![]()
3、根據(jù)已有的MobileNetV2預訓練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進行模型重訓； 4、初識MindSpore Lite工具鏈； 5、完成模型轉換并部署到手機端側，實現(xiàn)貓狗識別。 聽眾收益： 1、了解如何在個人PC上安裝MindSpore； 2、使用MindSpore進行模型訓練； 3、MindSpore來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序，通過機器學習構建硬盤故障預測模型，對數(shù)據(jù)中心典型硬件進行預測，來自：百科
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