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华为云计算 云知识 华为云ModelArts训练作业介绍 华为云ModelArts训练作业介绍 时间：2020-11-27 11:06:07 本视频主要为您介绍华为云ModelArts训练作业的操作教程指导。 步骤： 准备数据 创建训练作业 保存训练参数 创建TensorBoard 华为云来自：百科经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹。流程编排器向开发者提供来自：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![]()
华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
华为云计算 云知识 OSI 参考模型的层次是什么？ OSI 参考模型的层次是什么？ 时间：2020-08-10 10:53:21 有 7 个 OSI 层：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 1、物理层：主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，来自：百科![]()
行作为一个记录，列模型数据库以一列为一个记录。（这种模型，数据即索引，IO很快，主要是一些分布式数据库） 键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB来自：百科![]()
短到3周。 标准物模型，并不是华为一家可以定义出的，需要华为多方合作共同定义标准物模型，华为目前已经实现了2.8亿+的设备接入，有3000+合作伙伴，有1000+标准物模型。 华为在IoT行业目前的成果有AI智能物联模型特设组使AIoT联盟携手AII共同推进AIoT产业的发展，双来自：百科![]()
实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介来自：百科![]()
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![]()
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使用ModelArts开发自动驾驶模型 使用ModelArts开发自动驾驶模型 时间：2020-11-27 10:27:19 本视频主要为您介绍使用ModelArts开发自动驾驶模型的操作教程指导。 场景描述： 数据湖 服务提供数据摄取、数据处理等功能。 ModelArts是一个一站式的AI开发平台，提来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外来自：百科![]()
华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow来自：百科![]()
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![]()
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优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示，在接收到原始模型后，对卷积神经网络模型进行模型解析、量化、编译和序列化四个步骤： 1、解析 在解析过程中，离线模型生成器支持不同框架下的原始网络模型解析，提炼来自：百科![]()
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