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- 机器学习线性模型 内容精选 换一换
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而在标准物模型下,每个设备都对应一个统一的标准物模型,它对外提供一致的接口,可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型,比如可以将摄像头和灯组装在一起,组成一个带摄像头的灯,组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型,既能够满足复杂场景的需要,也能够保持其标准模型与应用进行对接。来自:百科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
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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:专题来自:百科
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