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造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终来自：云商店
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云知识 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间：2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后，用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据来自：百科![]()
BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自：专题![]()
特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 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。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow（也称工作流）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流来自：专题![]()
AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 产品详情立即注册一元域名华为 云桌面 [来自：百科![]()
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来自：云商店![]()
想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和来自：百科![]()
件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps（机器学习驱动研发和运维）：模型驱动开发、模型驱动运维，未来软件的形态将是“软件即模型（SaaM）”，在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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来自：百科![]()
华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科![]()
框架管理器离线模型加载介绍 框架管理器离线模型加载介绍 时间：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后，由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中，与昇腾AI处理器进行融合后，才可以进行推理计算，这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。来自：百科![]()
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
