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- tensorflow分類(lèi)算法 內(nèi)容精選 換一換
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庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)和行業(yè)指標(biāo)庫(kù)等，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)，幫助企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)端到端解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)類(lèi)型 支持多人在線協(xié)作開(kāi)發(fā)，腳本開(kāi)發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實(shí)時(shí)查詢(xún)；作業(yè)開(kāi)發(fā)可支持 CDM 、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)來(lái)自：百科I落地方式，將算法專(zhuān)家的積累和行業(yè)專(zhuān)家的知識(shí)沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中，真正實(shí)現(xiàn)賦能行業(yè)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，全面提升行業(yè)AI開(kāi)發(fā)效率和落地效果。 應(yīng)用場(chǎng)景 特定行業(yè)下希望解決特定問(wèn)題的場(chǎng)景，例如： 政務(wù)派單分類(lèi) 特點(diǎn)：構(gòu)建專(zhuān)有的自然語(yǔ)言處理分類(lèi)模型，將大量的政來(lái)自：百科
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SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含的兩階段檢測(cè)子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語(yǔ)義理解：分類(lèi)，檢測(cè)以及分割 華為云 面向未來(lái)的智能世界，來(lái)自：百科FPGA加速型:使用場(chǎng)景 FPGA加速型:使用場(chǎng)景 視頻接入分析服務(wù) 概述 什么是AI應(yīng)用:AI分類(lèi) 什么是AI應(yīng)用:AI分類(lèi) 視頻內(nèi)容分析 轉(zhuǎn)碼設(shè)置:場(chǎng)景說(shuō)明 視頻AI解決方案設(shè)計(jì):整體方案 服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)場(chǎng)景。 算法包介紹:邊緣算法視覺(jué)能力包來(lái)自：百科
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分功能，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測(cè)YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來(lái)自：百科![]()
問(wèn)題的應(yīng)用場(chǎng)景。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)畫(huà)面中人數(shù)超過(guò)一定閾值，則判定為人員匯聚，目前算法設(shè)定的閾值為5人（包含5人）。 算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)、跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體檢測(cè)分析檢測(cè)，智能分析精確來(lái)自：云商店![]()
能力。同時(shí)，該產(chǎn)品兼容底層X(jué)86/ARM，華為NPU/英偉達(dá)GPU等不同架構(gòu)的服務(wù)器，并且兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的功能非常豐富。它包括 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)、人工智能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
滿足開(kāi)發(fā)目標(biāo)或項(xiàng)目要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。 開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)可以在線完成圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本三元組、視頻分類(lèi)等各種標(biāo)注場(chǎng)景，同時(shí)也可以使用ModelArts智能標(biāo)注方案，通過(guò)預(yù)置算法或自定義算法代替人工完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，提升標(biāo)注效率。 針對(duì)大規(guī)模協(xié)同標(biāo)注場(chǎng)景，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
交通視頻算法能自動(dòng)識(shí)別車(chē)道信息，不需人工標(biāo)記車(chē)道等信息 高并發(fā)性 支持千路視頻實(shí)時(shí)分析 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 信號(hào)燈控制 交通視頻分析服務(wù)能實(shí)時(shí)或離線反映路面交通狀況，為信號(hào)燈控制提供有效準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)交通信息，為城市道路管控帶來(lái)便捷 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 交通視頻算法車(chē)輛檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
計(jì)費(fèi)模式：免費(fèi)試用14天；永久（分配后永久有效） 發(fā)布時(shí)間：2020/08/28 11:18:59 商品場(chǎng)景：公共安全 ： 城市管理消防服務(wù)、餐飲、園區(qū)；算法分類(lèi)：事件檢測(cè) ： 攜帶危險(xiǎn)物； 規(guī)格說(shuō)明：內(nèi)存：500 MB；Flash：80 MB； 商品鏈接：<<煤氣罐智能識(shí)別>> 華為云 面向未來(lái)來(lái)自：云商店![]()
口。用戶無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器，簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式運(yùn)行，并需要大量GPU、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等硬件加速能力，并且都是任務(wù)型計(jì)算，需要快速申請(qǐng)大量資源，計(jì)算任務(wù)完成后快速釋放。來(lái)自：百科![]()
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實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
國(guó)產(chǎn)SSL證書(shū)支持的加密算法 華為云 云證書(shū)管理服務(wù) 簽發(fā)的SSL證書(shū)目前支持RSA、ECC、SM2三種加密算法。 RSA：目前在全球應(yīng)用廣泛的非對(duì)稱(chēng)加密算法，兼容性在三種算法中最好，支持主流瀏覽器和全平臺(tái)操作系統(tǒng)。一般采用2048位或3072位的加密長(zhǎng)度。 ECC：橢圓曲線加密算法。相比于RS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
用戶能夠持續(xù)優(yōu)化模型性能，提升AI應(yīng)用的效果和價(jià)值。 靈活定制 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)支持多種算法框架，內(nèi)置豐富的算法組件，滿足多種AI應(yīng)用場(chǎng)景的需求。用戶可以根據(jù)自身需求選擇合適的算法框架和算法組件，靈活地進(jìn)行模型構(gòu)建和訓(xùn)練。此外，平臺(tái)還提供可視化建模和交互式模型開(kāi)發(fā)，幫助用戶打造從數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和極低時(shí)延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)來(lái)自：百科![]()
為商品，包括如IoT開(kāi)發(fā)模組、接入終端等硬件設(shè)備。 算法模型類(lèi) 算法模型是一個(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、部署等操作，ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類(lèi)、圖像檢測(cè)、視頻分析、 語(yǔ)音識(shí)別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種AI應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：云商店![]()
集群、虛擬機(jī)可靠性等。如下表： 分類(lèi) 原理 全系統(tǒng)集群 集群中每一個(gè)結(jié)點(diǎn)都是等同的，都運(yùn)行全套系統(tǒng)，集群中的結(jié)點(diǎn)能夠根據(jù)組網(wǎng)的不同，隨硬件的擴(kuò)展而擴(kuò)展。集群前置的負(fù)載均衡器可以將用戶的請(qǐng)求均衡的發(fā)送到內(nèi)部的 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 系統(tǒng)中。負(fù)載均衡器根據(jù)相應(yīng)的算法來(lái)分發(fā)和調(diào)度客戶請(qǐng)求，做到在集群內(nèi)部均衡處理客戶請(qǐng)求，做到負(fù)荷分擔(dān)。來(lái)自：百科![]()
集群、虛擬機(jī)可靠性等。如下表： 分類(lèi) 原理 全系統(tǒng)集群 集群中每一個(gè)結(jié)點(diǎn)都是等同的，都運(yùn)行全套系統(tǒng)，集群中的結(jié)點(diǎn)能夠根據(jù)組網(wǎng)的不同，隨硬件的擴(kuò)展而擴(kuò)展。集群前置的負(fù)載均衡器可以將用戶的請(qǐng)求均衡的發(fā)送到內(nèi)部的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)系統(tǒng)中。負(fù)載均衡器根據(jù)相應(yīng)的算法來(lái)分發(fā)和調(diào)度客戶請(qǐng)求，做到在集群內(nèi)部均衡處理客戶請(qǐng)求，做到負(fù)荷分擔(dān)。來(lái)自：百科![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低時(shí)延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案來(lái)自：百科
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