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    华为云计算 云知识 物理模型反范式处理 物理模型反范式处理 时间:2021-06-02 14:39:14 数据库 反范式处理也叫非正则化处理,就是和范式化过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式,或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发,物理模型是以性能为出发点,
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    华为云计算 云知识 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 时间:2021-04-27 15:56:27 内容简介: 算力已成为驱动社会经济发展的新生产力,多业务场景、多种数据结构,带来多样性算力的需求。鲲鹏产业构筑了从最基础的处理器、硬件
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    测试金字塔原理和CI/CD持续自动化测试 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面
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    了解详情 使用自定义镜像训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 了解详情 使用自定义镜像创建AI应用
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    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练模型部署都可以在Mo
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    本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征,上一层的输出作为下一层的输入,层层连接构成深度神经网络。
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    华为云计算 云知识 实战篇:神经网络赋予机器识图的能力 实战篇:神经网络赋予机器识图的能力 时间:2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。
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    云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间:2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图,按选定的目标数据模型(层次、网状、关系、面向对象),转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库
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    于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器
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    华为云计算 云知识 21天转型微服务实战营 21天转型微服务实战营 时间:2020-12-16 16:06:25 华为云DevCloud &微服务服务联合重磅出品——21天转型微服务实战营! 本期课程依托华为云微服务服务,涵盖了微服务领域ServiceComb、Service M
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    升产品质量。 优势: ●高效:云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量 ●模型优:提供边云协同架构,云端模型训练,数据边缘处理,模型增量训练优化,实现模型性能优异 ●统一管控:智能边缘平台可以实现统一模型下发,节点状态统一监控 图1 工业视觉场景
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    满足批量生成数字人诉求,平台支持几百到上千的并发模型训练任务。 - 大幅提升数字人生产质量 模型质量提升30%以上,数字人名片迅速引流新阵地直播产品,业务推广无后顾之忧。 - 解决产品端到端服务能力 可接入其他AIGC产品,打造AIGC数字人视频生成到剪辑端到端的解决方案能力。 多行业多场景广泛应用
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    本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练,快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络; 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业模型部署和模型测试; 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要
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    类型)该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner:学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果 Policy:Learner的输出结果,游戏AI的策略 Re
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