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- 深度學習非局部模型 內(nèi)容精選 換一換
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驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。 目標學員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學習和深度學習算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：描述深度學習框架是什么；列舉主流深度學習框架有哪些；了解Pytorch的特點；了解TensorFlow的特點；區(qū)別TensorFlow來自：百科來自：百科
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實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科方案 優(yōu)勢 靈活定制 可基于計算模式，靈活調(diào)整架構(gòu)，適合于廣泛、多變的混合負載場景 高性價比 提供高性能、低功耗和低成本的解決方案 基因組學研究 通過基因測序和分析、生物和醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析，可實現(xiàn)精準醫(yī)療；同時在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理，該領(lǐng)域需要硬來自：百科
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華為云計算 云知識 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間：2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域，創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點引擎服務(wù)NES（以下簡稱：華為來自：百科![]()
員。 課程目標 學完本課程后，您將能夠：設(shè)置客戶端與數(shù)據(jù)庫端連接通道開啟SSL加密；區(qū)分用戶、角色、權(quán)限的之間的關(guān)系；敘述RBAC模型；列舉常見的系統(tǒng)權(quán)限和對象權(quán)限；配置審計功能的選項及策略；配置 數(shù)據(jù)加密 功能。 課程大綱 1. 通道加密及用戶管理 2. 權(quán)限模型及權(quán)限管理 3. 安全審計和數(shù)據(jù)脫敏來自：百科![]()
手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后，需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息，然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外，每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護。來自：專題![]()
BS，從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
會公眾服務(wù)的融合，推進智慧學習、智慧教學、智慧科研、智慧評價、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展，打造“人人皆學、處處能學、時時可學”的區(qū)域智慧教育環(huán)境，推動信息技術(shù)與教育全面深度融合，提升教與學的效率和效果，促進教學、學習和管理方式創(chuàng)新，提高教育質(zhì)量和師生素養(yǎng)，推進區(qū)域教育統(tǒng)籌均衡與公平，提升區(qū)域教育信息化整體水平。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實現(xiàn)小樣本學習來自：專題![]()
軟件嘉賓周老師將結(jié)合應(yīng)用場景與實際案例，帶你深度解析云原生GIS技術(shù)和應(yīng)用方案！ 觀看直播并參與抽獎，就有機會免費贏取： 917大學GIS學院價值3999元的SuperMap開發(fā)者訓練營入場券（每個賬號限抽取1張，共5張） 917大學GIS學院價值200元在線GIS課程套餐（每個賬號限抽取1份，共10份）來自：云商店![]()
統(tǒng)虛擬機、物理機部署方式，基礎(chǔ)IaaS即可滿足業(yè)務(wù)部署需求。因此，IaaS云平臺向下需屏蔽不同CPU架構(gòu)的硬件差異，向上需提供服務(wù)化的算力模型封裝，把算力相關(guān)的存儲、網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、監(jiān)控運維等以服務(wù)化的方式提供。所以IaaS云平臺支持不同的CPU架構(gòu)，解決“一云多芯”問題，是最基來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。來自：百科![]()
【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 時間：2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺來自：百科
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