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- caffe深度學習應用 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理， 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自：百科ts構(gòu)建部署黑白棋游戲應用。 初級 使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 初級 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python） 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指來自：專題
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GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題而華為云學院潛心打磨的這門《AI專業(yè)學習路徑》，可以說完美解決了 AI開發(fā)者學習的問題，助力AI開發(fā)者越走越遠！ 你也想抓住歷史的機遇、成為AI開發(fā)者的一員嗎？ 2020年不可錯過的普惠AI課程——《AI專業(yè)學習路徑》快來加入吧！ →點擊直達華為云學院，get更多新技能！ 溫馨提示：詳情信息請以課程詳情頁信息為準。來自：百科
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華為云云上先鋒AI學習賽 華為云云上先鋒AI學習賽 時間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場景-垃圾分類，基于計算機視覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺和技術(shù)解決生活中的實際問題。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)來自：百科![]()
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如何激活優(yōu)學院學習卡 如何激活優(yōu)學院學習卡 時間：2021-04-08 14:21:46 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學院平臺；服務商：北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學院平臺，在【首頁】右側(cè)點擊【激活學習卡】按鈕，進入激活學習卡的頁面。 圖來自：云商店![]()
云知識 職業(yè)認證在線課程學習導讀 職業(yè)認證在線課程學習導讀 時間：2020-12-15 10:41:51 華為云學院提供了豐富的線上學習課程，課程采用視頻、文檔、測試題、動手實操等多種學習方式。通過本課程，讓開發(fā)者、伙伴、技術(shù)愛好者等全體用戶掌握在線學習職業(yè)認證的方法，了解職業(yè)認來自：百科![]()
什么是聯(lián)邦學習 文檔導讀 簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹來自：百科![]()
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知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽賽前培訓資料和半決賽前的線上培訓，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在無人車上的應用。 2、組隊規(guī)模：每個隊伍須由1名指導來自：百科![]()
深度學習計算服務平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺，提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。來自：其他![]()
課程單元頁面 3、學習課程內(nèi)容 在課程單元頁面，選擇想要學習的課程單元，點擊【開始學習】，進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后，點擊來自：云商店![]()
皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、組隊規(guī)模：每個隊伍建議由1名導師和3-5名學生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場組隊，請在參賽前提前組隊。 3、未滿來自：百科![]()
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