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具备考取华为微认证的能力，考取华为企业级Java编程规范微认证 3. 轻松学习快速掌握知识 趣味课堂+课后作业，专家全程QQ群答疑指导 【加入训练营你需要完成】 本次训练营三步走： 1.点击左上角报名训练营； 2.听课； 3.完成26个作业。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是来自：百科来自：百科
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Gallery社区，供其他开发者学习使用；也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等，通过“Run in ModelArts”将Notebook案例在ModelArts控制台快速打开、运行以及进行二次开发等操作。 资产集市 > 数据集：共享了数据集。 AI G来自：专题模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练（如流量预测模型，DC PUE优化控制模型等），开发者可以基于模型训练服务，使用嵌入网络经验的训练平台输入数据，快速完成模型的开发和训练，形成精准的模型，用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练 NA来自：百科
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I应用场景。 图1 ModelArts架构 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。来自：百科![]()
架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
完成“报名信息确认”。请务必完成此项操作。 二、参训参赛资源申请说明 1、现金券申请：本次比赛所需的鲲鹏云资源均是华为云鲲鹏云服务，需要队长注册华为云账号，并在开班前完成企业实名认证，避免比赛时无法使用影响学习效果，参训过程中会有华为云现金券发放。 2.现金券发放：完成报名后每一主体成员账号会在规定时间收到来自：百科![]()
2.创建 OBS 桶和目录 3.拷贝数据集到OBS桶 4.创建训练作业 5.模型导入 6.模型部署 7.发起检测 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、来自：百科![]()
从2018年福州生态大会上的一个沙盘，到2019年华为机器视觉业务部门试水，再到今年3月上线在线交易版，Huawei HoloSens Store这一华为机器视觉的算法“泉水”已经蓄势待发。 2020年伊始，华为智能安防改名为“华为机器视觉”，剑指千亿机器视觉赋能千行百业的新市场。华为常务董事汪涛说，HoloSens来自：云商店![]()
还有机会获得 华为云职业认证 证书 训练营结营后可直接参与HCIP-Cloud Service DevOps Engineer职业认证，通过后即颁发证书 三、训练营参与流程 报名学习课程——观看开班直播——进入学习交流群、每日打卡学习——参加训练营结营赛——论坛发帖互动 四、丰富的训练营奖品，等你拿！来自：百科![]()
什么是Octopus:产品优势 概览:产品优势 什么是Octopus:产品优势 视频数据集使用教程:后续操作 产品介绍:服务内容 训练服务简介 图像分割数据集使用教程:后续操作 数据资产简介 图像分割数据集使用教程:后续操作 使用流程 产品介绍:服务内容 权限管理:理解Octopus的权限与委托 总览:优势来自：百科![]()
float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型来自：专题![]()
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![]()
目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature来自：百科
