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创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 2、请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 3、在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 4、已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 5、由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。来自：专题![]()
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水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
多考点视频信息割裂，协同管理难？ 贵州省考试院×华为HoloSens机器视觉， 标准化智慧考场守护教育公平。 AI+机器视觉@电力 隧道管廊安全作业管理难？ 传感系统独立数据割裂，运维复杂？ 深圳前海电力×华为HoloSens机器视觉， 解放摸黑前行的巡检人。 AI+机器视觉@科创园区 视频智能化识别率要求高？来自：云商店![]()
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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。来自：百科![]()
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3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训； 4、初识MindSpore Lite工具链； 5、完成模型转换并部署到手机端侧，实现猫狗识别。 听众收益： 1、了解如何在个人PC上安装MindSpore； 2、使用MindSpore进行模型训练； 3、MindSpore来自：百科
