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  • tensorboard: command not found 命令报错总结

    🍊 计算机视觉:图像修复-代码环境搭建-知识总结 🍊 计算机视觉:超分重建-代码环境搭建-知识总结 🍊 深度学习:环境搭建,一文读懂 🍊 深度学习:趣学深度学习 🍊 落地部署应用:模型部署之转换-加速-封装 🍊 CV 和 语音数据集:数据集整理 📙 预祝各位 前途似锦、可摘星辰

    作者: 墨理学AI
    发表时间: 2022-02-23 11:06:59
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  • 《攻克语言密码:教AI理解隐喻与象征》

    助知识图谱中“利剑”具有“尖锐、有攻击力”的属性,以及“话语”与“表达”的关系,推断出这句话表达他的话犀利、有冲击力。 利用深度学习与大规模预训练模型 深度学习模型,如Transformer架构的GPT系列,凭借强大的语言表征学习能力,在一定程度上能捕捉语言中的隐喻和象征信息。大

    作者: 程序员阿伟
    发表时间: 2025-01-30 21:42:10
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  • 【2023 · CANN训练营第一季】:AscendCL应用开发深入讲解 基础知识介绍

    用的开发和部署。它的深度神经网络应用开发流程可以分为以下几个主要步骤 AscendCL应用开发,深度学习网络推理应用开发流程主要步骤如下:  1. 准备模型:首先,使用 TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架训练一个深度神经网络模型。完成训练后,将模型导出为相应的格式,如

    作者: yd_286066582
    发表时间: 2023-04-18 15:31:26
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  • 从社保卡到一卡通:小卡片背后的大智慧

    数字健康时代,华为云又一次走在了最前方 本期杂志 杂志推荐 第16期 下载 目录 迎接“深度用云”时代 赋能政企深度用云,释放数字生产力 构筑行业云底座,共创行业新价值 站在2023起跑线,政企数字化如何深入“核心地带” 华为云,助力他们“深度用云” 南京:瞄准超大城市治理,向智慧要韧性 沿着数字中国的大江大河,领略云上三峡

  • 计算机视觉算法中的 人体姿势估计(Human Pose Estimation)

    过图像分割技术将人体从图像中分离出来,然后使用关键点检测算法来检测人体的关节点。常用的关键点检测算法包括基于人工特征的方法和基于深度学习的方法。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到关节点位置的映射关系。 基于3D的方法 基于3D的人体姿势估计方法使用多个

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-09-16 20:24:19
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  • LSTM网络的基础知识:介绍长短期记忆网络的基本概念和结构

    在部署LSTM网络之前,需要安装相关的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并准备好需要处理的序列数据。 2. 数据预处理 首先,对序列数据进行预处理,包括数据清洗、归一化和分割训练集与测试集等操作。确保数据格式符合模型输入的要求。 3. 搭建模型 使用深度学习框架搭建LSTM

    作者: Y-StarryDreamer
    发表时间: 2024-03-26 14:25:50
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  • 学习信息化技术是一件很重要的事情

    教育信息技术中需解决的问题,发现了在教学中运⽤教育信息技术的差距与不⾜。   总之,通过这次培训,使我对教育信息技术的理论与⽅法掌握得更有深度,使我感到⽐原来站得⾼了,看得远了,有⼀种“天更蓝、地更绿、⽔更清”的感觉。我⼀定把这些感悟⽤在以后的教育教学中,并不断的完善它。把教育信

    作者: yd_213985179
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  • ssao算法介绍

    投影到NDC空间,但该NDC空间投影点所对应的深度值,未必就对应该采样点的深度。比如:该采样点的前方有一个遮挡物,此时NDC投影点的深度值就是该遮挡物的深度。 关于深度信息,这里还有两点要说明: 由于在Gbuffer阶段我们已将深度值转换至观察空间,因此可以直接与采样点的Z值进

    作者: lutianfei
    发表时间: 2022-06-10 13:47:12
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  • 在Docker中快速体验openGauss数据库

    openGauss是华为推出的一款开源、免费的关系型数据库管理系统,采用木兰宽松许可证v2发行。openGauss内核早期源自PostgreSQL,深度融合华为在数据库领域多年的深入积累和实践经验,结合企业级场景需求,持续构建竞争力特性。同时openGauss也是一个开源、免费的数据库平台,鼓励社区进行贡献、合作。

    作者: 小麦苗DB宝
    发表时间: 2022-01-07 06:33:40
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  • Python学习:dict和set类型的用法

    1.什么是dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字: ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 或者考试的成绩列表: [95, 85, 59] 但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。 如果

    作者: python教程
    发表时间: 2022-10-21 08:51:25
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  • 人工智能概览

    10:06:49 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程讲述了人工智能的发展历史、相关概念。 目标学员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:了解人工智能的基本概念。了解人工智能的相关技

  • 大数据学习路径

    大数据学习路径 在学习数据库原理和应用的基础上,进一步学习大数据的架构和治理等原理 第一阶段:基础课程 3门课程 HDIC-Gauss数据库基础与应用 面向数据库初学者,培训理论知识和实操能力,掌握基于GaussDB数据库的Java编程实操。 立即学习 HDIC-非关系型数据量MongoDB入门

  • 华为云智慧校园解决方案简述

    越频繁。2017年1月19日,国务院正式印发《国家教育事业发展“十三五”规划》中提到:高校管理需要教学管理理念的创新、高校业务流程与IT的深度融合,学校的管理需要大量的管理数据作为支撑,通过流程再造,将信息化融入到学校的管理流程中去。 对于现在的高校而言,从原有的业务管理信息化到

    作者: 极客潇
    发表时间: 2019-09-06 17:32:32
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  • Android禁止WebView返回时刷新

    承载,如此一来,如果跳转越深入,就会形成页面视图的堆叠。返回时只需要将最上层的视图去掉即可。webview会消耗很多资源,不建议在一些跳转深度太大的情况下使用。那个应该考虑使用cookie来解决。还有我目前所遇到的这个项目只会跳一到两层。 实现如下: (1)在布局里添加一个容器 <FrameLayout

    作者: yd_221104950
    发表时间: 2020-12-04 01:02:45
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  • 网站安全-Web应用防火墙-Web基础防护规则

    说明:开启“Webshell检测”后,WAF将对通过上传接口植入的网页木马进行检测。   深度检测 防护同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 说明: 开启“深度检测”后,WAF将对深度反逃逸进行检测防护。   header全检测 默认关闭。关闭状态下

  • 网站安全-Web应用防火墙-接入防护

    Web应用防火墙-开启WAF防护 Web应用防火墙-开启WAF防护 Web应用防火墙(Web Application Firewall, WAF),通过对HTTP(S)请求进行检测,识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应

  • 强化 WordPress 的 11 种有效方法

    谈到 WordPress 网站安全,你可以做很多事情来防止你的网站或博客遭到黑客攻击。由于 WordPress 网站很容易被黑客入侵,因此 CMS 经常成为黑客进行恶意活动的目标。虽然没有万无一失的方法,但你仍然可以让自己熟悉 WordPress 强化方法,因为不使用它们的后果可能是有害的。

    作者: 海拥
    发表时间: 2022-06-28 08:05:27
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  • 华为云“凌云出海”全球峰会举行 三个维度解读出海市场

    三部分:一是通过主动学习和迁移学习,让机器能够理解SHAREit的内容;二是通过人机回圈动态算法,为用户形成千人千面个性化内容;三是通过强化学习,进行内容分析,不断优化用户的体验。 网易不鸣工作室CEO王希讲述了3D战争PC游戏《战意》的出海之路。他强调,游戏的全球化是不断学习、

  • 6本Python好书上新,来撩~

    首选的一款研发工具。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性,PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起,然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块,还介绍了

    作者: xenia
    发表时间: 2019-09-03 15:56:33
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  • 使用MindStudio进行RotatE模型开发

    ndStudio进行RotatE模型开发_哔哩哔哩_bilibili一、MindSpore深度学习框架环境与配置介绍1、MindSpore深度学习框架介绍MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标,其中易开发表现为API友好、调试难度

    作者: yd_290872260
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