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2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4. 了解昇腾处理器基础，了解神经网络训练和推理的基本知识。 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.关键代码补充 4.编译并查看结果 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科还有机会获得 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
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放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的来自：百科![]()
实施信息技术创新战略。江苏鲲鹏生态创新中心现计划于江苏南京举办首届“扬子江畔 智耀金陵”江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛。此次活动以训练营为活动载体，组织鲲鹏赋能培训，并辅以大赛为成果检验，训赛结合，以训促赛，面向ICT行业从业人员及高校学者，着力培养鲲鹏产业发展所需基于鲲鹏生来自：百科![]()
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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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框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等，最终生成调优好的离线模型。离来自：百科![]()
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容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1.OBS准备 2.ModelArts应用 3来自：百科
