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如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【鲲鹏训练营暨鲲鹏应用开发者比赛议程】 1、时间：5月11日-5月25日为训练营暨大赛报名时间； 2、6月1日-17日为训练营（两期）授课阶段，两期训练营课程内容一样，同一队伍不可重复参加； 3、6月18日-7月24日为大赛时间；来自：百科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。 技能开发完成后可发布到技能市场或直接部署到端侧设备。来自：百科
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云知识 求职训练营 Java实践排位赛 求职训练营 Java实践排位赛 时间：2020-12-09 11:03:10 求职训练营 Java实践排位赛旨在帮助大家快速掌握企业级Java编程规范的要求，更好完成学生向开发者，初级开发者向高级开发者的转变。 【大赛简介】 华为云求职训练营·J来自：百科![]()
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、硬件来自：百科![]()
有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow 1.X与2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块；掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.来自：百科![]()
1') 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小来自：专题![]()
华为云计算 云知识 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 时间：2020-12-29 17:06:34 云服务器 【赛事简要】 为深入贯彻以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，落实《重庆市促进鲲鹏产业生态发展行动方案》，来自：百科![]()
还有机会获得 华为云职业认证 证书 训练营结营后可直接参与HCIP-Cloud Service DevOps Engineer职业认证，通过后即颁发证书 三、训练营参与流程 报名学习课程——观看开班直播——进入学习交流群、每日打卡学习——参加训练营结营赛——论坛发帖互动 四、丰富的训练营奖品，等你拿！来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。来自：百科![]()
P1型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。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来自：百科![]()
er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、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 时间：2021-04-27 16:04:11 内容简介： 本课程是基于MindSpore框架端边云全流程开发一个AI应用，使用个人PC完成模型训练，在手机端完成部署应用，使能手机识别猫和狗。来自：百科![]()
皆可。 【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， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。来自：百科![]()
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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
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