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    课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面,选择想要学习的课程单元,点击【开始学习】,进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面,点击左侧的目录,可以切换课程的章节;点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后,点击
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    备的能力就好。 主要模块有WSGI API框架、统一的API框架、Manager层和Driver层。 • WSGI API框架:提供一个标准的API框架模型,让生态伙伴更多的关注自身的业务逻辑,而不是公共框架模型; • 统一的API框架:主要负责参数检查等动作,封装API的返回值;
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    ,减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富:算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别,排除误检测,准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术,可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开发:针对不同行业应用需求,
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    索需要学习的课程,进行在线学习与专题内容测试,学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案,点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”,打开微信扫描二维码,拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后,点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目,
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    型的推理才能获得相应的AI能力,但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT
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    之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下,通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时,希望
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    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通
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    支持通过VPC内的私有网络,与E CS 之间内网互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支持EVS, OBS 等存储,并且在此基础上提供本地NVME SSD,单
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