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了解 语音识别 基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号来自：百科模型包规范 ModelArts在AI应用管理创建AI应用时，如果是从 OBS 中导入元模型，则需要符合一定的模型包规范。模型包规范适用于单模型场景，若是多模型场景（例如含有多个模型文件）推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts在AI应用管理创建AI应用时，如果是从OBS中导入元模来自：专题
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使用昇腾 弹性云服务器 实现黑白图像上色应用（C++） 时间：2020-12-01 15:29:16 本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目，并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型弹性云服务器完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。来自：百科要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务来自：百科
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领域，提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处来自：百科![]()
muParser-devel swig ceres-solver-devel cminpage-devel gflags-devel numpy scipy python-matplotlib -y 2.获取源码 获取“openturns-1.13”源码包。 cd /usr/local/src来自：百科![]()
鲲鹏支持Docker-K8S云平台Node节点的鲲鹏与x86服务器混合部署 鲲鹏支持Docker-K8S云平台Node节点的鲲鹏与x86服务器混合部署 时间：2021-05-28 10:26:06 鲲鹏 云计算 鲲鹏支持Docker-K8S云平台Node节点的鲲鹏与x86服务器混合部署。 在以鲲鹏为主的新建场景中来自：百科![]()
功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支来自：百科![]()
通过企业路由器构建DC/VPN双链路主备混合云组网 通过企业路由器构建DC/VPN双链路主备混合云组网 应用场景 应用场景 为了助力企业客户实现混合云组网的高可靠性，并且控制成本费用，我们推荐您在企业路由器中同时接入DC和VPN两条网络链路，构建主备双链路的混合云组网。当主链路故障后，可自动来自：专题![]()
来自：百科![]()
设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。来自：百科![]()
配置编译环境 1）安装相关依赖。 yum install-y gcc gcc-c++make cmake python2 python2-numpy scipy gawk zlib zlib-devel bzip bzip2-devel xz-devel ncurses-devel 2）安装HTSlib。来自：百科![]()
技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例来自：专题![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服务，兼容K8s和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caf来自：百科![]()
倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启来自：百科![]()
分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft来自：百科![]()
updated_at String 更新时间 state String 日志资源状态:pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志开关:true|false 请求示例 查询流日志列表 GET来自：百科![]()
请求未完成。服务器不支持所请求的功能。 返回码: 502 Bad Gateway 请求未完成。服务器从上游服务器收到一个无效的响应。 返回码: 503 Service Unavailable 请求未完成。系统暂时异常。 返回码: 504 Gateway Timeout 网关超时。 请求示例 示例 1 "POST /a来自：百科![]()
展开 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎。 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以来自：专题
