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- atmega128 1 內(nèi)容精選 換一換
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本課程主要講述產(chǎn)品配置管理的如下知識： 1、產(chǎn)品配置基本概念、配置器的定位與價值，配置器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成。 2、SBOM/Spart設(shè)計基本概念、SBOM/Spart設(shè)計規(guī)則、SBOM/Spart全流程信息打通。 3、學習產(chǎn)品發(fā)布上架流程、學習配置器系統(tǒng)集成、掌握配置報價流程。來自：其他成本而高質(zhì)量的推理，使得我們現(xiàn)在可以在本地小型化的硬件上也用上大模型這一AI利器。本實驗指導用戶通過Ollama來部署DeepSeek R1模型。來自：其他
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本課程主要講述產(chǎn)品配置管理的如下知識： 1、產(chǎn)品配置基本概念、配置器的定位與價值，配置器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)集成。 2、SBOM/Spart設(shè)計基本概念、SBOM/Spart設(shè)計規(guī)則、SBOM/Spart全流程信息打通。 3、學習產(chǎn)品發(fā)布上架流程、學習配置器系統(tǒng)集成、掌握配置報價流程。來自：其他本課程主要介紹線性擬合，數(shù)據(jù)處理，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓練與評估。學習完本課程之后，希望大家能夠做到：1.深入了解MindSpore的數(shù)據(jù)處理模塊；2.深入了解MindSpore在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，如何對各模塊進行自定義；3.進階了解MindSpore的動靜態(tài)圖和回調(diào)機制的作用。來自：其他
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華為云分布式云原生U CS 課程第1課——使用UCS管理您的GPU資源池，釋放AI大模型算力潛能。介紹華為云UCS本地集群如何為數(shù)據(jù)中心提供多集群彈性伸縮和GPU虛擬化等能力，提高集群的 GPU 資源利用效率；并結(jié)合DEMO示例進行實操演示。來自：其他![]()
的多個方面，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，提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機視覺課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來自：其他![]()
本課程主要介紹 FFmpeg 的發(fā)展歷史、模塊組成、命令行使用、API 使用等內(nèi)容，由淺入深地介紹了利用 FFmpeg 處理音視頻的常用方法，對音視頻技術(shù)感興趣的小伙伴一定能從中學到很多干貨。來自：其他![]()
本課程主要介紹 FFmpeg 的發(fā)展歷史、模塊組成、命令行使用、API 使用等內(nèi)容，由淺入深地介紹了利用 FFmpeg 處理音視頻的常用方法，對音視頻技術(shù)感興趣的小伙伴一定能從中學到很多干貨。來自：其他![]()
什么是Serverless架構(gòu)？什么是事件驅(qū)動架構(gòu)？全球最前沿的軟件架構(gòu)模式你該了解到的！幫助客戶降本增效，提高系統(tǒng)效率，全方位提升客戶的競爭性。來自：其他![]()
華為云分布式云原生UCS課程第4課——從Day1到Day2全周期加速，多云現(xiàn)代化應用交付運維。從現(xiàn)代化應用的交付和運維兩個角度展開，介紹云原生時代下的可持續(xù)交付模型GitOps，多云應用的交付過程觀測；并通過場景演示，介紹華為云UCS敏捷高效的多云DevOps平臺構(gòu)建方式。來自：其他![]()
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念，可通過YAML文件定義AI應用，有可視化Prompt編排等功能，支持數(shù)百模型。實驗闡述在ModelArts領(lǐng)取DeepSeek - R1模型，用云主機搭建Dify，通過其chatflow編排模式構(gòu)建助手，體驗AI應用業(yè)務邏輯搭建來自：其他![]()
者社區(qū)中發(fā)帖交流：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-0124128328679266003-1.html來自：其他![]()
解析鴻蒙AI模型遷移方案，結(jié)合CycleGAN實現(xiàn)圖片轉(zhuǎn)藝術(shù)家畫作風格，探索遷移開發(fā)奧秘。來自：其他![]()
output space for semantic segmentation》和《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。來自：其他![]()
output space for semantic segmentation》和《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。來自：其他![]()
檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。來自：其他![]()
檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。來自：其他![]()
模型剖析、代碼復現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Emotion Recognition from Variable-Length Speech Segments Using Deep Learning on Spectrograms》。來自：其他![]()
為云MVP、昇騰HAE、華為云云享專家——歷天一帶領(lǐng)大家解讀《Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network》。來自：其他![]()
使用經(jīng)典的算法。本期由來自哈爾濱工業(yè)大學的蔣士強和來自北京理工大學的李朝陽，從論文概述，模型分析，代碼復現(xiàn)三個方面解讀《Speaker Segmentation Using Deep Speaker Vectors for Fast Speaker Change Scenarios來自：其他
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