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- 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引關(guān)系 內(nèi)容精選 換一換
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Scheduler，TS）等功能模塊，主要用來(lái)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生成、加載和執(zhí)行等功能。 2、工具鏈主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)過(guò)程提供了輔助便利。 如圖所示，這些主要組成部分在軟件棧中功能和作用相互依賴(lài)，承載著數(shù)據(jù)流、計(jì)算流和控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個(gè)層次和一個(gè)輔助工具鏈。4個(gè)層次分別為L(zhǎng)3應(yīng)來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 時(shí)間：2021-04-07 09:22:03 If語(yǔ)句用來(lái)做條件判斷，基本原理及形式如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????華為云學(xué)院來(lái)自：百科、加載和執(zhí)行，聚集了流程編排器、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊、張量加速引擎、框架管理器、運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器等功能塊形成了一個(gè)完整的功能集群。 流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 子類(lèi)關(guān)系 子類(lèi)關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 13:55:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 子類(lèi)關(guān)系（Subtype relationship）是子類(lèi)實(shí)體和所屬父實(shí)體的關(guān)系。 其中，完全子類(lèi)關(guān)系是指所屬父實(shí)體的每個(gè)實(shí)例都能夠與子類(lèi)群的一個(gè)實(shí)體實(shí)例相關(guān)聯(lián)。 不完全子類(lèi)關(guān)系是指所屬父實(shí)體的每個(gè)實(shí)例不一定都與子類(lèi)群相關(guān)聯(lián)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 嵌套關(guān)系 嵌套關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 13:53:32 數(shù)據(jù)庫(kù) 嵌套關(guān)系(Recursive relationship)中，父實(shí)體和子實(shí)體為同一個(gè)實(shí)體，形成遞歸或者嵌套的關(guān)系。實(shí)體的主鍵也成為自身的外鍵。 如下圖中，構(gòu)成自身層級(jí)關(guān)系的實(shí)體就會(huì)出現(xiàn)嵌套關(guān)系。部門(mén)有上來(lái)自：百科![]()
取服務(wù)。但隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類(lèi)方法，是一種按照主機(jī)數(shù)量來(lái)區(qū)分的分類(lèi)方式，分別是單機(jī)架構(gòu)和多機(jī)架構(gòu)。單機(jī)架構(gòu)分為單主機(jī)和獨(dú)立主機(jī)，多機(jī)架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)來(lái)自：百科![]()
視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車(chē)進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎，電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車(chē)被放來(lái)自：云商店![]()
Recognition），是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)，包括 圖像標(biāo)簽 ，名人識(shí)別等。 圖像識(shí)別 以開(kāi)放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶(hù)，用戶(hù)通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取推理結(jié)果，幫助用戶(hù)來(lái)自：百科![]()
基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口，使用方便，用戶(hù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成來(lái)自：百科![]()
3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
線模型中，推理計(jì)算時(shí)可以使用量化后的權(quán)重和偏置對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，而校準(zhǔn)集用于在量化過(guò)程中訓(xùn)練量化參數(shù)，保證量化精度。如果不需要量化，則直接進(jìn)行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數(shù)據(jù)偏移量化和無(wú)偏移量化，需要輸出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）兩個(gè)參數(shù)。在數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)的關(guān)系是什么？網(wǎng)關(guān)的作用有哪些 服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)的關(guān)系是什么？網(wǎng)關(guān)的作用有哪些 時(shí)間：2021-08-05 09:16:05 大家應(yīng)該都聽(tīng)說(shuō)過(guò)網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器，但是具體不知道它們是干嘛的，那么，服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)的關(guān)系是什么？網(wǎng)關(guān)的作用有哪些？這是大家都不知道的，接下來(lái)就讓小編來(lái)給大家解答一下。來(lái)自：百科![]()
抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶(hù)分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類(lèi) 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶(hù)分群 智能表單和證件文字識(shí)別 中級(jí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
擎主要進(jìn)行媒體數(shù)據(jù)的預(yù)處理，完成圖像和視頻編解碼以及格式轉(zhuǎn)換等操作，并且數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理各功能模塊都需要統(tǒng)一通過(guò)流程編排器進(jìn)行調(diào)用。 3、數(shù)據(jù)流進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理時(shí)，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加載好的模型和輸入的數(shù)據(jù)流完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算。 4、在模型推理引擎輸出結(jié)來(lái)自：百科![]()
別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以?xún)?nèi)、不超過(guò)4MB來(lái)自：百科![]()
圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶(hù)準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 關(guān)系基數(shù)是什么 關(guān)系基數(shù)是什么 時(shí)間：2021-06-02 11:18:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系基數(shù)（Cardinality）反映兩個(gè)或多個(gè)實(shí)體間關(guān)系的業(yè)務(wù)規(guī)則。 關(guān)系基數(shù)實(shí)際上就是在這里用特定的表示法來(lái)表達(dá)E-R方法里面的聯(lián)系這個(gè)概念，一對(duì)一，一對(duì)多，多對(duì)多。 在關(guān)系基數(shù)里面因?yàn)榭紤]到實(shí)際情況，存在0的可能性。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式之間的關(guān)系 范式之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 14:04:04 數(shù)據(jù)庫(kù) 滿足最低要求的叫第一范式，記為1NF。在第一范式滿足進(jìn)一步要求的為第二范式，2NF。以此類(lèi)推。 一個(gè)低一級(jí)范式的關(guān)系模式通過(guò)模式分解(Schema Decomposition來(lái)自：百科
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