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本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要来自：百科"6cfd9d89-1d7e-4d84-ae1f-a8c5ff126f72", "name": "" } ] } 响应样例2 { "l7policies": [ { "redirect_pool_id": "431a03eb-81bb-408e-ae37-7ce19023692b",来自：百科
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关联和默认路由表传播功能 POST https://{erouter_endpoint}/v3/08d5a9564a704afda6039ae2babbef3c/enterprise-router/instances { "instance" : { "name" : "my_er"来自：百科![]()
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https://{erouter_endpoint}/v3/08d5a9564a704afda6039ae2babbef3c/enterprise-router/ ad838a5e-dbef-22cc-b1d9-cb46bef77ae8/route-tables/915a14a6-867b-4af7-83d来自：百科![]()
独享ELB使用的IP地址 network:endpoint_interface VPC终端节点 使用的IP地址 约束：此处的取值范围只是本服务支持的类型，其他类型未做标注 ip_address String 申请到的私有IP 响应示例 { "privateips": [ { "status": "DOWN"来自：百科![]()
、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员来自：百科![]()
更高。 RASR优势： 识别准确率：采用最新一代 语音识别 技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处领先地位。来自：百科![]()
根据不同的字段确认是否需要模糊匹配,如resource_name默认为模糊搜索(不区分大小写),如果value为空字符串精确匹配。resource_id为精确匹配。第一期只做resource_name,后续在扩展。 not_tags Array of Tags objects 否 不包含标签,最多包含10个key来自：百科![]()
最大长度：128 请求示例 查询连接详情 GET https://{erouter_endpoint}/v3/08d5a9564a704afda6039ae2babbef3c/enterprise-router/ 212d3f0b-8496-472d-bc99-05a7c96d6655/att来自：百科![]()
EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 完成该项目培训后，您将能够： 掌握神经网络基础理论 掌握图像处理理论和应用 掌握语音处理理论和应用 掌握自然语言处理理论和应用 了解华为AI发展战略与全栈全场景解决方案 了解ModelArts概览来自：百科![]()
资源更新时间，UTC时间 格式：yyyy-MM-ddTHH:mm:ss 响应示例 { "security_group": { "id": "d29ae17d-f355-4992-8747-1fb66cc9afd2", "name": "sg-test", "description": ""来自：百科![]()
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资源协调快-下 大型工程OA管理方案：组织全员内外协同，工程可控、资源协调快-上 相关推荐 神经网络介绍 排序策略:深度网络因子分解机-DeepFM 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 排序策略-离线排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金属服务器使用Megatron来自：云商店![]()
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d", "vgw_ip": "0c464dad-****-****-****-c22bb0eb0bde", "cgw_id": "5247ae10-****-****-****-dd36659a7f5d", "peer_subnets": [ "192.168.44.0/24" ]来自：百科![]()
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