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  • 15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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    驾护航 4-7层DDoS/CC攻击防护 精准可靠的DDoS流量清洗功能,有效防护各类DDoS攻击、应用层攻击 智能AI流量学习,精准防御 基于黑客攻击机器学习、业务风控大数据智能隔离等AI能力,实现实时、精准防护 建议搭配使用 Web应用防火墙 WAF 企业主机安全 HSS 弹性负载均衡
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    个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。
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    别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力,通
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    队分享了基于华为机器视觉产品(软件定义摄像机、智能视频存储、华为好望商城、华为好望云服务)结合各自赛队优秀算法和应用的联合方案及优秀实践。 华为机器视觉总裁 段爱国 致辞 经过激烈的角逐,最终大赛决出1个金奖、2个银奖、8个优胜奖,华为机器视觉总裁段爱国、华为机器视觉负责产业发展
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    基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 智能边缘平台 基于云原生技术构建的智能边云协同平台
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    本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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    育场景更加智能化,高效化 优势 全类型覆盖:管理信息系统—数据库,线下文档数据—电子表格,机器设备数据—日志数据,园区智能系统—物联网数据,外部引入数据—互联网数据。 全场景服务:一站式服务,提升师生体验;领导驾驶舱,领导精准决策;学生成长大数据管理,学生因材施教;数据共享、报表输出,提升部门效率。
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    领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级,学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型
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    老师主讲,帮大家了解云原生的发展历程,学习云原生的基本概念以及技术体系。 立即学习 最新文章 替换VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查询Volc
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    检等问题。基于机器视觉的质检方案,通过云端建模分析与边缘实时决策的结合,实现自动视觉检测,提升产品质量。 优势: 高效:云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量。 模型最优:提供边云协同架构,云端模型训练,数据边缘处理,模型增量训练优化,实现模型最优。
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    全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型,预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合,并通过持续学习吸收海量文本数据,不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独
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