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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)課程培訓(xùn)學(xué)習(xí)吧！ 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述主流華為云EI服務(wù)；區(qū)分離線處理和實(shí)時(shí)流處理的方案架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景；了解DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的功能。 課程大綱 第1章 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 立即學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù)分析微認(rèn)證 大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)，考取權(quán)威認(rèn)證證書來自：專題是否符合上線要求，如果不符合，是否需要調(diào)整數(shù)據(jù)和參數(shù)重新迭代。這種使用固化下來的流水線的狀態(tài)，在Workflow中統(tǒng)稱為運(yùn)行態(tài)。Workflow提供了可視化的工作流運(yùn)行方式。使用者只需要關(guān)注一些簡(jiǎn)單的參數(shù)配置，模型是否需要重新訓(xùn)練和模型當(dāng)前的部署情況。運(yùn)行態(tài)工作流的來源為：通過開發(fā)態(tài)發(fā)布或者通過AI來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
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識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會(huì)也會(huì)提供完整的海選賽賽前培訓(xùn)資料和半決賽前的線上培訓(xùn)，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在無人車上的應(yīng)用。 2、組隊(duì)規(guī)模：每個(gè)隊(duì)伍須由1名指導(dǎo)老師（必須）和2-5名學(xué)生來自：百科發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同解決方案HiLens）及無人駕駛小車基礎(chǔ)上，全面鍛煉和提高賽隊(duì)的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 比賽選手將擁有與華為云人工智能平臺(tái)的技術(shù)專家導(dǎo)師和上海交通大學(xué)創(chuàng)新中心專家導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)進(jìn)行深入溝通交流的機(jī)會(huì)，了解并動(dòng)手實(shí)踐華為云提供的智能硬件及人工智能平臺(tái)等服務(wù)。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
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從部門組織和流程和文化上看，測(cè)試人員對(duì)需求理解不足，測(cè)試和開發(fā)之間的部門墻導(dǎo)致信息不透明、溝通協(xié)作滯后和不足，質(zhì)量向速度過分妥協(xié)，以及忽視敏捷文化和價(jià)值觀的培養(yǎng)塑造。 從測(cè)試和產(chǎn)品技術(shù)和方法上看，產(chǎn)品耦合度高、可測(cè)試性差，測(cè)試過于依賴黑盒功能測(cè)試，測(cè)試策略、方法不恰當(dāng)，測(cè)試環(huán)境部署時(shí)間長(zhǎng)，頻繁升級(jí)等。來自：專題![]()
希望了解華為云服務(wù)產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員。 課程目標(biāo) 了解敏捷測(cè)試的重要性和基本理念；掌握敏捷測(cè)試概念、流程和方法；掌握華為云的測(cè)試能力，例如測(cè)試管理、接口測(cè)試、性能測(cè)試的基本操作；學(xué)會(huì)如何應(yīng)用敏捷測(cè)試，保持項(xiàng)目整體測(cè)試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測(cè)試理念、方法與實(shí)踐 2. 測(cè)試管理 3來自：百科![]()
GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速實(shí)例總覽 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。來自：百科![]()
行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動(dòng)PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對(duì)應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU） 介紹了使用訓(xùn)練作業(yè)的自定來自：專題![]()
區(qū)的數(shù)據(jù)訪問支持雙向證書認(rèn)證等能力。 MRS 大數(shù)據(jù)集群提供了完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)多租戶解決方案。多租戶是MRS大數(shù)據(jù)集群中的多個(gè)資源集合（每個(gè)資源集合是一個(gè)租戶），具有分配和調(diào)度資源（資源包括計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源）的能力。多租戶將大數(shù)據(jù)集群的資源隔離成一個(gè)個(gè)資源集合，彼此互不干擾，用來自：百科![]()
等協(xié)議構(gòu)建的云應(yīng)用提供性能測(cè)試的服務(wù)。服務(wù)支持快速模擬大規(guī)模并發(fā)用戶的業(yè)務(wù)高峰場(chǎng)景，可以很好的支持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試，測(cè)試完成后會(huì)為您提供專業(yè)的測(cè)試報(bào)告呈現(xiàn)您的服務(wù)質(zhì)量。 立即使用 服務(wù)咨詢 什么是性能測(cè)試 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜來自：專題![]()
提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。來自：百科![]()
計(jì)能力。還提供了實(shí)時(shí)和離線兩種類型的測(cè)試報(bào)告，我們可以隨時(shí)查看和分析測(cè)試數(shù)據(jù)。 按需使用測(cè)試集群，私有壓測(cè)集群管理 不同于傳統(tǒng)測(cè)試工具，華為云云性能測(cè)試服務(wù)可以按需創(chuàng)建測(cè)試集群，并實(shí)現(xiàn)租戶間流量隔離，測(cè)試期間更可以實(shí)施擴(kuò)容、縮容測(cè)試集群，升級(jí)測(cè)試能力。完成測(cè)試后可隨時(shí)刪除集群。來自：百科![]()
具體費(fèi)用額度以運(yùn)行能測(cè)試服務(wù)CPTS產(chǎn)品詳情頁為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹： 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜程度越來越高，在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時(shí)，也帶來了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，因此提前進(jìn)行性能測(cè)試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。 云性能測(cè)試服務(wù)（Cloud Performance來自：百科![]()
在答辯現(xiàn)場(chǎng)，每支隊(duì)伍面對(duì)評(píng)委有15分鐘的陳述時(shí)間和10分鐘的問答時(shí)間。評(píng)委將根據(jù)選手的技術(shù)思路、理論深度和現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)進(jìn)行綜合評(píng)分。 （2） 決賽分?jǐn)?shù)將根據(jù)參賽隊(duì)伍的算法成績(jī)和答辯成績(jī)加權(quán)得出，評(píng)分權(quán)重為復(fù)賽B階段70%，決賽答辯30%。 決賽地點(diǎn)和時(shí)間安排另行通知，受邀參加決賽的選手在決賽來自：百科![]()
數(shù)據(jù)訪問支持雙向證書認(rèn)證等能力。 · MRS大數(shù)據(jù)集群提供了完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)多租戶解決方案。多租戶是MRS大數(shù)據(jù)集群中的多個(gè)資源集合（每個(gè)資源集合是一個(gè)租戶），具有分配和調(diào)度資源（資源包括計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源）的能力。多租戶將大數(shù)據(jù)集群的資源隔離成一個(gè)個(gè)資源集合，彼此互不干擾，用來自：百科![]()
紹DGC各個(gè)服務(wù)模塊常用運(yùn)維手段和運(yùn)維案例。華為云 智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU已正式更名為 “智能 數(shù)據(jù)湖 治理中心DGC”。本課程中提及的華為云智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU均指 “智能數(shù)據(jù)湖治理中心（DGC）”。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DGC數(shù)據(jù)集成模塊運(yùn)維、數(shù)據(jù)開發(fā)模塊運(yùn)維、 數(shù)據(jù)管理 模塊運(yùn)維。來自：百科![]()
PerfTest提供實(shí)時(shí)、離線兩種類型的測(cè)試報(bào)告，供用戶隨時(shí)查看和分析測(cè)試數(shù)據(jù)。 性能測(cè)試 CodeArts PerfTest相關(guān)視頻 性能測(cè)試 05:59 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 響應(yīng)提取 性能測(cè)試 05:59 性能測(cè)試 測(cè)試資源準(zhǔn)備 性能測(cè)試 03:08來自：專題![]()
應(yīng)用操作。 立即學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫入門與應(yīng)用 隨著科技的進(jìn)步，人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求，學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 的功能特性和應(yīng)用；幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫 的基本操作和管理。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識(shí)和能力。熟悉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)來自：專題![]()
單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%，錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介來自：云商店![]()
數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)景對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的要求越來越高。大數(shù)據(jù)就是一門未處理海量數(shù)據(jù)而誕生的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的收集，處理和存儲(chǔ)。 今天我將為您揭秘如何通過對(duì)關(guān)鍵參數(shù)及相關(guān)組件的調(diào)整，使作業(yè)運(yùn)行效率達(dá)到最優(yōu)。 首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場(chǎng)景為什么需要調(diào)優(yōu)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點(diǎn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，告知大家基本來自：百科
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