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  • modelarts 导入模型 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 使用ModelArts实现花卉图像分类 使用ModelArts实现花卉图像分类 时间:2020-12-02 11:24:42 本实验指导用户在华为云ModelArts平台使用flowers数据集对预置的模型进行重训练,快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求
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    云知识 数据模型类型的对比 数据模型类型的对比 时间:2021-05-21 11:05:46 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型:层次模型、网状模型和关系模型。本文主要从数据结构、数据操作、数据联系及优缺点几个方面进行对比分析。 层次模型和网状模型查询效
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  • 开发; 3、算子泛化不够,某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况,例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己开发算子来提高计算性能,这时就需要进行自定义算子的开发了。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在华为云学院
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    华为云计算 云知识 数据模型类型有哪些 数据模型类型有哪些 时间:2021-05-21 10:15:21 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型:层次模型、网状模型和关系模型。 1、层次模型的数据结构就是一棵树形结构,目前还在使用的层次模型的一个实际案例就是
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  • 应用魔方(AppCube)是华为云为行业客户、合作伙伴、开发者量身打造的一款低码开发平台。通过本期云图说,您可以初步了解AppCube的基本功能。 模型调优利器:ModelArts模型评估诊断 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同
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    目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程,完成常见 AI 模型开发部署。 课程大纲 第1章 全流程 AI开发平台 介绍-ModelArts 第2章 AI模型开发-图像分类 第3章 AI模型开发-物体检测 第4章 AI进阶篇阶段总结直播&问题答疑
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    任务。 实验目标与基本要求 了解MindSpore模型开发和训练的基本方法,了解ModelArts创建训练作业的流程,实操MindSpore模型开发,并在ModelArts平台创建一个使用MindSpore作为AI引擎的训练作业,完成训练任务。 实验摘要 操作前提:登录华为云 1
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    只能加入一支队伍 3、 报名成功后,参赛队伍通过一站式AI开发平台ModelArts开发模型,并将模型部署为在线服务或批量服务验证其正确性,确认模型输出无误后,在ModelArts平台上将开发好的模型提交判分,最后在竞赛平台上提交作品、查看成绩。 4、 系统实时评测,每天更新排
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    华为中国区大学生ICT大赛。人工智能测试环节是本次大赛的加分赛,共设一项实践命题,参赛选手在华为线上AI开发平台Modelarts上完成数据准备、训练模型、部署模型,并且发布成模型服务预测截图给出预测结果。完成实验操作并发布预测结果的选手,将获得200分附加分。 比赛时间: 2019年3月13日-2019年4月30日
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    华为云Stack ModelArts一站式AI平台如何加速政企智能化步伐? 【云小课】EI第4课 智能标注一键完成,标注效率大大提升~ 【云小课】EI第2课 ModelArts自动停止:拯救健忘星人,忘关服务也没事~ 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 M
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    ModelArts资源池是什么 ModelArts资源池是什么 资源池是ModelArts提供的用于计算的资源合集,包括公共资源池和专属资源池,您可以根据业务需要,选择合适的资源池进行AI应用开发。若您想要拥有专属于自己的资源池,可以在ModelArts控制台中创建自己的专属资源池。
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    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 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型
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    广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第一课,由华为云CNCF的官方大使、技术监督委员会贡献者,Kubernetes社区Maintainer以及CNCF多个项目联合创始人王泽峰老师主讲,帮大家了解云原生的发展历程,学习云原生的基本概念以及技术
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    华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts开发环境、训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
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