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险。 主办方将在比赛中提供某运营商的KPI真实数据，采样间隔为1小时。参赛选手需要根据历史一个月异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续一周内各KPI（测试数据集）中的异常。 赛事详情地址：https://competition.huaweicloud.com/inform来自：百科
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线模型中，推理计算时可以使用量化后的权重和偏置对输入数据进行计算，而校准集用于在量化过程中训练量化参数，保证量化精度。如果不需要量化，则直接进行离线模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和无偏移量化，需要输出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）两个参数。在数据来自：百科支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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。 自动学习来自：百科
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行分布式训练原理和代码改造点。 了解详情 分布式训练代码示例 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 了解详情 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 介绍了使用训练作业的自定来自：专题![]()
基于CloudTest对云端应用进行性能测试 基于CloudTest对云端应用进行性能测试 时间：2020-12-02 09:57:45 本实验指导用户基于华为云云性能测试服务对云端应用进行性能测试。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够： ① 使用CCI资源组基于云性能测试服务测试云端应用。 ②来自：百科![]()
来自：百科![]()
使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
测”，使用上一步中的 OBS 路径作为“数据集输入位置”，“数据集输出位置”指定为一个空目录。 数据集创建完成后，当数据集详情中显示500张图片已标注后，执行发布数据集的操作。注意一点，需开启数据切分功能，并将训练集比例设置为“0.8”。 4、订阅预置算法。 在AI Gallery中来自：专题![]()
支持 云审计 的关键操作:支持审计的关键操作列表 各模块简介 支持云审计的关键操作:支持审计的关键操作列表 测试评估:管理单项测试结论 云审计服务支持的Astro Bot操作列表 审计与日志:支持审计的关键操作 测试评估:管理单项测试结论 数据连接:更多操作 添加事务模型:操作步骤 事件类型:参数描述来自：百科![]()
String 测试事件名称。只能由字母、数字、中划线和下划线组成，且必须以大写或小写字母开头 content 是 String 测试事件content,为json字符串 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 测试事件ID。 name来自：百科![]()
支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、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。 3、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。 4、自动学习来自：专题![]()
深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 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、合作伙伴和开发者，致力于让云无来自：百科![]()
人工标注：对于不同类型（图片、音频、文本和视频）的数据，用户可以选择不同的标注类型。 智能标注：智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注：Mo来自：专题![]()
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易于集成和自动化：API测试易于集成到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中，自动化测试可以频繁运行，支持快速迭代开发。 确保业务逻辑正确性：API测试更贴近业务逻辑，可以直接验证数据处理和业务规则，确保系统的核心功能按预期工作。 CodeArts API的API测试特性 CodeArts来自：专题![]()
开发方式和GPU上利用CUDA C++的方式相似，可以实现更多功能的算子，灵活编写各种网络模型。编写完成的算子会交给编译器进行编译，最终执行在AI Core或AI CPU上发挥出芯片的加速能力。 3、在合适的场景下，TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升，让神经网络算子可以来自：百科![]()
大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 时间：2020-12-16 16:01:11 现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。来自：百科![]()
课程简介 在自然语言处理(NLP) 领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章来自：百科
