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- 算法在線(xiàn)訓(xùn)練平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶(hù)快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來(lái)自：專(zhuān)題幫助文檔 收起 展開(kāi) 訓(xùn)練作業(yè) 收起 展開(kāi) ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶(hù)自己開(kāi)發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，直接使用AI來(lái)自：專(zhuān)題
- 算法在線(xiàn)訓(xùn)練平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
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可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專(zhuān)屬定制：根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能來(lái)自：百科基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：專(zhuān)題
- 算法在線(xiàn)訓(xùn)練平臺(tái) 更多內(nèi)容
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基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，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![]()
OCR 平臺(tái)系統(tǒng) 表格OCR 證件類(lèi) 票據(jù)類(lèi) 行業(yè)類(lèi) 在線(xiàn)體驗(yàn) 表格OCR 證件類(lèi) 票據(jù)類(lèi) 行業(yè)類(lèi) 表格OCR 表格OCR 表格OCR，也就是 通用類(lèi)OCR （ General OCR ），支持 表格識(shí)別 、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫(xiě)文字識(shí)別、智能分類(lèi)識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意來(lái)自：專(zhuān)題![]()
來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過(guò)百分之95檢測(cè)率。 2）誤報(bào)率低，算法可過(guò)濾雨雪，樹(shù)木，飛鳥(niǎo)等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來(lái)自：云商店![]()
go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒(méi)有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)的算法，方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來(lái)自：百科![]()
模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練（如流量預(yù)測(cè)模型，DC PUE優(yōu)化控制模型等），開(kāi)發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開(kāi)發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開(kāi)發(fā)者快速完成模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 NA來(lái)自：百科![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線(xiàn)流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線(xiàn)（在線(xiàn)服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開(kāi)發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部署服務(wù)，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間：2021-03-09 17:34:57 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別：識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自：百科![]()
傳標(biāo)注圖片，就可以在線(xiàn)完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn)：對(duì)各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì)：支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過(guò)可視化界面操作，輕松指定識(shí)別區(qū)域，完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科![]()
3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。 5、停止或刪除模型訓(xùn)練作業(yè)，請(qǐng)參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓(xùn)練過(guò)程中遇到問(wèn)題，文檔中提供了部分故障案例供參考，請(qǐng)參考訓(xùn)練故障排查。 推理部署 AI模型開(kāi)發(fā)完成來(lái)自：專(zhuān)題![]()
第二步：設(shè)置虛擬聯(lián)系人和所要虛擬的號(hào)碼。 第三步：直接發(fā)送虛擬短信或是撥打假裝電話(huà)。 第四步：測(cè)試結(jié)束虛擬號(hào)短信。顯示你的設(shè)置虛擬號(hào)碼。 立即開(kāi)通虛擬號(hào)碼收短信功能 在線(xiàn)虛擬短信發(fā)送平臺(tái)- 隱私保護(hù)通話(huà) 虛擬號(hào)碼怎么發(fā)短信，步驟如下： 1、下載安裝軟件，進(jìn)入首頁(yè)，點(diǎn)擊“添加新任務(wù)”，選擇“通信”項(xiàng)，這時(shí)就可以看到右邊的“虛擬電話(huà)”和“虛擬短信”選項(xiàng):來(lái)自：專(zhuān)題![]()
以下幾種： 訪(fǎng)問(wèn)在線(xiàn)服務(wù)（Token認(rèn)證） 訪(fǎng)問(wèn)在線(xiàn)服務(wù)（AK/SK認(rèn)證） 訪(fǎng)問(wèn)在線(xiàn)服務(wù)（APP認(rèn)證） 在線(xiàn)服務(wù)調(diào)用地址 訪(fǎng)問(wèn)在線(xiàn)服務(wù)，通過(guò)Token認(rèn)證、AK/SK認(rèn)證和APP認(rèn)證時(shí)，需要獲取在線(xiàn)服務(wù)的調(diào)用地址。您可以在ModelArts管理控制臺(tái)的“在線(xiàn)服務(wù)詳情 > 調(diào)用指南來(lái)自：專(zhuān)題![]()
目嗎？今天我們一起來(lái)學(xué)習(xí)下如何自建在線(xiàn)零食電商平臺(tái)，搭建自己的“托馬斯商城”！ 托馬斯商城是一個(gè)在線(xiàn)零食電商平臺(tái)系統(tǒng)。普通用戶(hù)可以通過(guò)該平臺(tái)進(jìn)行零食的購(gòu)買(mǎi)，管理員可以對(duì)普通用戶(hù)和零食進(jìn)行管理。比如：新增零食，下架零食，零食價(jià)格調(diào)整等等。 我們可以通過(guò)使用華為云資源和DevClou來(lái)自：百科
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