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  • tensorflow和keras 内容精选 换一换
  • 本课程将会讲解Python在数据分析、AI图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillowscikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4
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    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KerasTensorflow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、模型保存模型预测等环节。 实验摘要 实验准备:登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用
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    Insight,简称 DLI )是完全兼容Apache SparkApache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘探索数据价值 进入控制台立即购买帮助文档DLI开发者社区1对1咨询
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    V100 GPU,在提供云服务器灵活性的同时,提供高性能计算能力优秀的性价比。P2v型弹性云服务器支持GPU NVLink技术,实现GPU之间的直接通信,提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力,适用于AI深度学习、科学计算,在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学
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    自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlowSpark_MLlibMXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn)。
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