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來(lái)自：百科訓(xùn)練CV大模型 CV大模型訓(xùn)練流程與選擇建議 創(chuàng)建CV大模型訓(xùn)練任務(wù) 查看CV大模型訓(xùn)練狀態(tài)與指標(biāo) 發(fā)布訓(xùn)練后的CV大模型 管理CV大模型訓(xùn)練任務(wù) CV大模型訓(xùn)練常見(jiàn)報(bào)錯(cuò)與解決方案 父主題： 開(kāi)發(fā)盤(pán)古CV大模型來(lái)自：幫助中心
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評(píng)測(cè)CV大模型 創(chuàng)建CV大模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集 創(chuàng)建CV大模型評(píng)測(cè)任務(wù) 查看CV大模型評(píng)測(cè)報(bào)告 管理CV大模型評(píng)測(cè)任務(wù) 父主題： 開(kāi)發(fā)盤(pán)古CV大模型來(lái)自：幫助中心云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科
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數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。模型評(píng)估/診斷功能幫助用戶(hù)可以全面了解模型對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性，使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評(píng)估功能覆蓋圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)和圖像語(yǔ)義分割三大場(chǎng)景，快來(lái)看看如何使用模型評(píng)估功能吧~ 圖像分類(lèi) 圖像分類(lèi)評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱(chēng) 子參數(shù)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢(xún)效來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話(huà)層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，來(lái)自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來(lái)自：百科![]()
oAP、HTTP、Web API等，也有廠家自己的私有協(xié)議，對(duì)接難度大，開(kāi)發(fā)工作量大。 物理網(wǎng)在行業(yè)里的項(xiàng)目交付需要標(biāo)準(zhǔn)物模型，對(duì)于設(shè)備廠商而言，如果有標(biāo)準(zhǔn)物模型，那么他們就不需要再只選擇其中一個(gè)廠家的數(shù)據(jù)模型；對(duì)于ISV應(yīng)用廠家而言，開(kāi)發(fā)階段是無(wú)法窮舉所有的應(yīng)用/設(shè)備做預(yù)集成；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AR四大核心能力 AR四大核心能力 時(shí)間：2021-08-02 16:27:18 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”，簡(jiǎn)稱(chēng)為“AR”。AR 四大核心能力：1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線(xiàn)模型。離線(xiàn)模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線(xiàn)模型。 離線(xiàn)模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線(xiàn)模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 框架管理器離線(xiàn)模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線(xiàn)模型生成器完成離線(xiàn)模型生成后，由離線(xiàn)模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線(xiàn)模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科
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