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- 北京地鐵線路圖 內(nèi)容精選 換一換
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通過(guò)人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡(jiǎn)的算子表達(dá)方式和泛化自動(dòng)算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來(lái)自：其他層視覺(jué)到高層語(yǔ)義的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)更豐富的全景視圖。本章為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來(lái)自：其他
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深度解析華為云FunctionGraph，掌握函數(shù)配置，協(xié)同APIG與 OBS 部署畫(huà)圖應(yīng)用，涵蓋場(chǎng)景、原理及實(shí)踐。來(lái)自：其他層視覺(jué)到高層語(yǔ)義的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)更豐富的全景視圖。本章為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來(lái)自：其他
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本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。來(lái)自：其他![]()
0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。來(lái)自：其他![]()
使用numpy分析圖像數(shù)據(jù)信息，以及基礎(chǔ)的圖片操作來(lái)自：其他![]()
層視覺(jué)到高層語(yǔ)義的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來(lái)自：其他![]()
層視覺(jué)到高層語(yǔ)義的多個(gè)方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)更豐富的全景視圖。本課程為計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)將使用華為 云知識(shí) 圖譜（KG）服務(wù)，學(xué)習(xí)使用知識(shí)圖譜平臺(tái)，將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識(shí)圖譜平臺(tái)，開(kāi)通使用知識(shí)問(wèn)答服務(wù)（KBQA），基于知識(shí)問(wèn)題服務(wù)API，回答用戶的提問(wèn)來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自武漢大學(xué)的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation來(lái)自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)表的操作方法，包括表設(shè)計(jì)概述、創(chuàng)建表的方法、表中數(shù)據(jù)的操作方法；講述什么是視圖、創(chuàng)建視圖、視圖維護(hù)及使用等內(nèi)容。來(lái)自：其他![]()
本課程從知識(shí)圖譜的概述，知識(shí)抽取，知識(shí)表示，知識(shí)融合，知識(shí)加工和知識(shí)存放等方面對(duì)知識(shí)圖譜從零到一的構(gòu)建進(jìn)行了全面的介紹，每個(gè)章節(jié)主要介紹了具體包含的技術(shù)和具體使用的方法，給想入門(mén)知識(shí)圖譜的讀者提供了基礎(chǔ)簡(jiǎn)潔的學(xué)習(xí)素材。來(lái)自：其他![]()
本課程從知識(shí)圖譜的概述，知識(shí)抽取，知識(shí)表示，知識(shí)融合，知識(shí)加工和知識(shí)存放等方面對(duì)知識(shí)圖譜從零到一的構(gòu)建進(jìn)行了全面的介紹，每個(gè)章節(jié)主要介紹了具體包含的技術(shù)和具體使用的方法，給想入門(mén)知識(shí)圖譜的讀者提供了基礎(chǔ)簡(jiǎn)潔的學(xué)習(xí)素材。來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自武漢大學(xué)的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)將使用華為云知識(shí)圖譜（KG）服務(wù)，學(xué)習(xí)使用知識(shí)圖譜平臺(tái)，將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識(shí)圖譜平臺(tái)，開(kāi)通使用知識(shí)問(wèn)答服務(wù)（KBQA），基于知識(shí)問(wèn)題服務(wù)API，回答用戶的提問(wèn)來(lái)自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)表的操作方法，包括表設(shè)計(jì)概述、創(chuàng)建表的方法、表中數(shù)據(jù)的操作方法；講述什么是視圖、創(chuàng)建視圖、視圖維護(hù)及使用等內(nèi)容。來(lái)自：其他![]()
本課程深入講解MySQL之視圖與索引的核心知識(shí)，課程系統(tǒng)講解視圖創(chuàng)建、查詢優(yōu)化及索引類型、結(jié)合開(kāi)發(fā)者空間實(shí)操等實(shí)戰(zhàn)案例，提升學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫(kù)管理與開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：其他![]()
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自電子科技大學(xué)的褚童，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《DeepJDOT: Deep Joint來(lái)自：其他![]()
本課程將為你揭秘如何基于昇騰處理器實(shí)現(xiàn)基于Atlas 200DK的黑白圖像視頻上色。來(lái)自：其他
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