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- tensorflow 分类算法 内容精选 换一换
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【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、组队规模：每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队，请在参赛前提前组队。 3、未满来自：百科以及数据视图等添加描述、标签、密级和分类操作，从而实现数据资产分级分类管理。 敏感数据识别 敏感数据自动识别分类，从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（ OBS ）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。来自：专题
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模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。来自：百科![]()
模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转来自：百科![]()
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ModelArts操作指导 为什么需要云上AI开发 06:30 为什么需要云上AI开发 为什么需要云上AI开发 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-调试代码 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 16:08来自：专题![]()
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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。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4来自：百科![]()
以上。此外，我们算法数量上也处于行业领先水平，目前，我们的自研算法个数已达到80多个，联合伙伴开发的的算法也超过了100个，覆盖城市治理、应急管理、水治理等100多个细分场景，可以更全面地对城市中复杂多变的场景进行智能识别。 知识计算服务可以实现快速分析、精准分类。我们知道辖区居来自：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
