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圖片壓縮和水印添加概述 圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 利用 函數(shù)工作流 實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐 函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn)介 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識(shí) 掌握圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 進(jìn)行函數(shù)工作流實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn)來(lái)自：其他通過(guò)華為云圖像搜索服務(wù)，調(diào)用API實(shí)現(xiàn)圖像的搜索。從圖像的寫(xiě)入到圖像的搜索，幫助您完整的了解以圖搜圖功能的實(shí)現(xiàn)方法。來(lái)自：其他
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對(duì)自然語(yǔ)言處理、華為云圖引擎服務(wù)感興趣的用戶(hù)以及軟件開(kāi)人員 結(jié)合自然語(yǔ)言處理云服務(wù)、 GES 和Flask框架實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥數(shù)據(jù)的智能檢索 Python程序設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ) 使用自然語(yǔ)言處理服務(wù)實(shí)現(xiàn)AI小程序，提升自身編碼能力同時(shí)增加對(duì)圖數(shù)據(jù)使用的理解 醫(yī)藥和AI GES 醫(yī)藥查詢(xún)系統(tǒng)實(shí)踐來(lái)自：其他圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn)介 圖片壓縮和水印添加概述 利用函數(shù)工作流實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐 掌握圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn) 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識(shí) 進(jìn)行函數(shù)工作流實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐來(lái)自：其他
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智能信息過(guò)濾和圖片鑒別的應(yīng)用場(chǎng)景 實(shí)現(xiàn)智能信息過(guò)濾和圖片鑒別的華為云實(shí)踐 智能信息過(guò)濾和圖片鑒別的概述 實(shí)現(xiàn)智能信息過(guò)濾和圖片鑒別所需的華為云技術(shù) 了解智能信息過(guò)濾和圖片鑒別的應(yīng)用場(chǎng)景 進(jìn)行智能信息過(guò)濾和圖片鑒別的華為云實(shí)踐 解智能信息過(guò)濾和圖片鑒別 掌握實(shí)現(xiàn)智能信息過(guò)濾和圖片鑒別所需的華為云技術(shù)來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于函數(shù)工作流服務(wù)實(shí)踐所編寫(xiě)，用于指導(dǎo)您使用函數(shù)工作流服務(wù)實(shí)現(xiàn)為圖片打水印的功能。來(lái)自：其他![]()
本課程將全面深入地講解知識(shí)圖譜的核心基本概念及其重要發(fā)展歷程，同時(shí)重點(diǎn)探討如何將知識(shí)圖譜與前沿的大模型技術(shù)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成（RAG），以高效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)，例如智能問(wèn)答系統(tǒng)、精準(zhǔn)信息檢索等。來(lái)自：其他![]()
隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量圖片的存儲(chǔ)備份和傳輸將消耗大量的存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。微認(rèn)證結(jié)合FunctionGraph服務(wù)，讓您體驗(yàn)函數(shù)工作流帶來(lái)的高資源利用率和高處理效率。來(lái)自：其他![]()
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(mǎn)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(hù)。來(lái)自：其他![]()
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(mǎn)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(hù)。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(zhuān)題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來(lái)自：其他![]()
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(zhuān)題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)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(lèi)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(zhuān)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(zhuān)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(hù)的提問(wèn)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
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