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- 一文理解深度神经网络原理 内容精选 换一换
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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。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示来自：百科
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华为云计算 云知识 云硬盘突发能力及原理 云硬盘突发能力及原理 时间：2020-08-25 11:41:21 突发能力是指小容量云硬盘可以在一定时间内达到IOPS突发上限，超过IOPS上限的能力。此处IOPS上限为单个云硬盘的性能。 突发能力适用于云服务器启动场景，一般系统盘容量较小，以50来自：百科![]()
将介绍主机 漏洞扫描 的原理、目的和方法。 一、原理 主机漏洞扫描的原理是通过扫描程序对目标主机的操作系统和应用程序进行深度检测，查找是否存在已知的安全漏洞。扫描程序可以采用主动或被动方式，主动扫描是指扫描程序向被扫描的主机发送检测请求，主动探测漏洞；被动扫描是指扫描程序被动接收主机来自：百科![]()
Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：来自：百科![]()
时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管来自：百科![]()
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。 课程简介 本课程介绍了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。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Cinder的架构原理 Cinder的架构原理 时间：2021-02-08 21:00:36 云计算 Cinder为云平台提供统一接口，按需分配的，持久化的块存储服务，核心功能是对卷的管理，允许对卷、卷的类型、卷的快照、卷备份进行操作。 为后端不同的存储设备提供了统一的接口，不同的块设备服务厂商在来自：百科![]()
可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。 盘古多模态大模型功能优势 原生支持中文 亿级中文图文，百万中文关键词，更佳中文理解能力。 精准语义理解 精准图文描述，对齐语义理解，智能语境识别。 更具自然美感 多模态多尺度训练，逼近自然美感生成内容。 更强泛化性 强大泛化能力，适应各种复杂的应用场景和用户需求。来自：专题![]()
丰富高效：支持人物、才艺、服饰风格、质量等视频场景和内容的个性化定制与分类识别 多维分析：从声音、动作、图像、文字等多维度分析视频，多方位深度理解视频内容，输出结果更加专业 应用场景 1.监控管理 对商超或园区内所有视频进行实时分析，提取关键事件，如，仓库监控、收银合规、消防通道占来自：百科![]()
0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、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。来自：百科![]()
计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。来自：百科![]()
，大大加快了团队新人的工作熟悉速度。 大部分企业在经过调研选型后，会选择市面上适合自己的的统一文档管理平台来满足以上需求。 02 怎样的统一文档管理平台 可以满足企业需求？ 市面上的统一文档管理平台产品层出不穷，企业如何挑选，从而自由共享工作经验和知识？以下是企业管理层在做产品选型时，可以重点考量的来自：云商店![]()
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实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自：百科
