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  • 算法訓練與 內容精選 換一換
  • 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處
    來自:專題
    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; 備注:答辯時間頒獎地點另行通知 【鯤鵬大賽賽制】
    來自:百科
  • 算法訓練與 相關內容
  • 基于ModelArts的手寫數(shù)字識別丨【我ModelArts的故事】 跟我學ModelArts丨探索ModelArts平臺個性化聯(lián)邦學習API 華為云ModelArts助力 AI開發(fā)平臺 —ModelArts SDK打通本地IDE云端訓練資源 查看更多 收起
    來自:專題
    。 【DevOps職業(yè)認證訓練營】基于端到端的DevOps流程華為云一站式DevOps開發(fā)平臺HE2E實施框架設置課程內容和實操,內容包括持續(xù)規(guī)劃設計、持續(xù)開發(fā)集成、持續(xù)測試反饋、持續(xù)安全審計、持續(xù)部署發(fā)布、持續(xù)運維監(jiān)控、DevOps實踐轉型路徑。10天理論學習+
    來自:百科
  • 算法訓練與 更多內容
  • 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。 實驗目標基本要求
    來自:百科
    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。 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 快速模型部署服務 該平臺支持一鍵部署模型,能夠提高模
    來自:專題
    、場景化應用軟件生態(tài),聯(lián)合產(chǎn)業(yè)伙伴使能行業(yè)應用。應用軟件的遷移優(yōu)化,一直是鯤鵬軟件生態(tài)的難點和關鍵。本次鯤鵬訓練營為開發(fā)者介紹如何基于Kunpeng DevKit開發(fā)套件,快速實現(xiàn)應用遷移調優(yōu),重點剖析應用遷移調優(yōu)思路和關鍵舉措。 內容大綱: 1、處理器架構漫談(處理器架構
    來自:百科
    控、持續(xù)運行等功能。根據(jù)角色的分工概念,產(chǎn)品上將工作流的開發(fā)和持續(xù)迭代分開。 Workflow(也稱工作流)本質是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中,流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。
    來自:專題
    戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。 AI市場 預置常用算法和常用數(shù)據(jù)集,支持模型在企業(yè)內部共享或者公開共享。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Traini
    來自:百科
    華為云計算 云知識 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間:2020-12-29 17:22:46 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設,協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動及2020華為云計算城市峰會,更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入
    來自:百科
    使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 故障識別根因定位服務實操 該實驗旨在指導用戶短時間內熟悉并掌握故障識別根因定位服務使用方式。
    來自:專題
    中且解決具體的系統(tǒng)問題 3. 系統(tǒng)架構合理性 考核參賽作品架構的可靠性,穩(wěn)定性、可運維性 4. 實現(xiàn)的創(chuàng)新性 參賽作品具有充分的創(chuàng)新特性,行業(yè)成熟方案相比較有差異化,有高價值創(chuàng)意,有更好的問題解決方案。使用國產(chǎn)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件等。 5. 系統(tǒng)展示效果 根據(jù)系統(tǒng)展示現(xiàn)場表現(xiàn)情況打分
    來自:百科
    開放的生態(tài):用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面
    來自:百科
    使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 故障識別根因定位服務實操 該實驗旨在指導用戶短時間內熟悉并掌握故障識別根因定位服務使用方式。
    來自:專題
    機視覺領域衡量算法表現(xiàn)的一個基準任務。所以,通過這一實踐場景來了解神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)和訓練,可謂再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)訓練?又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢?讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇準備 機器學習中
    來自:百科
    緣計算。以算法編排、算法輕量化自訓練平臺和云邊協(xié)同為核心,算法編排即算法組合邏輯編排告警抑制,例如在人員扶梯算法,即通過人員識別和梯子識別的組合,通過人員相對位置進行判斷是否在梯子上方登高,從而進行告警。告警抑制是通過連續(xù)識別的結果進行統(tǒng)計分析,從而抑制錯誤告警。算法輕量化平臺
    來自:百科
    理。由于填充的存在,分組密碼算法得到的密文長度會大于明文長度。 流加密算法是指加密和解密雙方使用相同偽隨機加密數(shù)據(jù)流作為密鑰,明文數(shù)據(jù)依次密鑰數(shù)據(jù)流順次對應加密,得到密文數(shù)據(jù)流。實踐中數(shù)據(jù)通常是一個位(bit)并用異或(xor)操作加密。流密碼算法不需要填充,得到的密文長度等于明文長度。
    來自:專題
    500固件? 上述案例中,使用的是ModelArts預置算法訓練模型,其模型匹配的固件版本為C32,而Atlas 500設備默認固件為C30。如需要將此類模型部署至Atlas 500,則需要升級Atlas 500設置。如果您的模型設備的固件版本匹配,則無需執(zhí)行此操作。 1、判斷Atlas
    來自:專題
    I模型開發(fā)訓練好幾個月,現(xiàn)在只需要一個大模型就可以開發(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
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    I應用場景。 圖1 ModelArts架構 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    華為云計算 云知識 昇騰高校訓練營-廣東工業(yè)大學&昇騰聯(lián)合出品 昇騰高校訓練營-廣東工業(yè)大學&昇騰聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 16:04:11 內容簡介: 本課程是基于MindSpore框架端邊云全流程開發(fā)一個AI應用,使用個人PC完成模型訓練,在手機端完成部署應用,使能手機識別貓和狗。
    來自:百科
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