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SENet学习1.背景目前很多模型都是从空间维度上来提升网络的性能，那么网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？基于这一点提出了Squeeze-and-Excitation Networks（简称SENet）。作者的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系
FirewallD 是用于实现持久网络流量规则的 iptables 的前端控制器。它提供命令行和图形界面，可在大多数 Linux 发行版的存储库中使用。与直接控制 iptables 相比，使用 FirewallD 有两个主要区别：1.FirewallD 使用区域和服务而不是链和规则
物联网的三层结构由下至上分别为：感知层、网络层、应用层，如下图：1、 由一个点入手，例如由感知层中的“传感器节点”开始学习，从而学习单片机、C语言、电路基础、操作系统相关知识（LiteOS）。2、 接下来学习网络层中的“接入层”，华为IoTDA就是一个很好的案例，这里具备丰富的学习资源以及强大的技术支持团队和热心的论坛成员
ModelArts提供了自动学习功能，无需关注模型开发、参数调整等开发细节，仅需三步（数据标注、自动训练、部署上线），即可完成一个AI开发项目。本章节提供了一个“找云宝”样例（“云宝”是华为云的吉祥物），帮助您快速熟悉ModelArts自动学习的使用过程。此样例为“物体检测”类别项目
联邦学习技术及数据隐私保护大会上明确提出了“联邦机器学习”这个概念。数据是机器学习的基础 。而在大多数行业中,由于行业竞争、隐私安全、行政手续复杂等问题,数据常常是以孤岛的形式存在的。甚至即使是在同一个公司的不同部门之间实现数据集中整合也面临着重重阻力。在现实中想要将分散在各地、各个机构的数据进行整合几乎是不可能的
#化鲲为鹏，我有话说#终于找到了：鲲鹏的学习课程。https://www.huaweicloud.com/kunpeng/ 通过这个网址有鲲鹏的主要介绍。十分受用啊。已经在看华为云鲲鹏服务与解决方案。
输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点将就是实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计
在未来很可能机器学习将会被应用到帮助加快过程，特别是在数据收集和清洗领域，但主要步骤仍然存在以下方面:定义问题:正如我在另一篇文章中所指出的那样，机器学**是从一个明确的问题和目标开始；收集数据:适合的数据的数量和种类越多，机器学习模型就会变得越精确。这些数据可以来自电子表格、文本文件和数据库
体验感悟首先，进行相关网络配置，使得笔记本通过ssh访问Hilens，并且进行Hilens的相关注册，通过华为云AI市场购买人脸识别属性技能进行安装。一、由于Hilens被其他人开发过，第一步重置系统：断电 按住rst 开机 等指示灯变红色 松开rst 接着等指示灯变绿色二
本次训练营学习，托马斯商城这个项目和DevCloud产品让我对部署程序有帮助。DevOps源于Google、Amazon、Facebook等企业实践，2008年PatrickDebois在“Agile 2008 conference”首次提出DevOps术语，由Filckr展示的开创性的
监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。比如：按照“既定规则”来分类、预测某个具体的值…监督并不是指人站在机器旁边看机器做的对不对，而是下面的流程：选择一个适合目标任务的数学模型先把一部分已知的“问题和答案”（训练集）给机器去学习机器总结出了自己的“方法论”人类把”新的问题
学习框架 现在有很多的学习框架，哪个才是最好的呢？介绍 tesorflow paddle 华为学习框架等等个人思考 我个人的思考是觉得：没有哪一种是在任何场景都是最好的，每个学习框架的产生都有它的产生背景和场景的，所以不同的场景不同的学习框架都有各自的优势。使用场景 所以不能单纯说绝对的
day1
TensorFlow，Pytorch，Caffe等，作为初学者，用哪个平台比较合适？有什么推荐没，谢谢
机器学习应用广泛，无论是在军事领域还是民用领域，都有机器学习算法施展的机会，主要包括以下几个方面。 数据分析与挖掘“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。关于数据挖掘，已有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的.新颖的、
一、背景随着机器学习模型性能不断强大，它们更加广泛地进入人们的生活，模型的可信性变得尤为重要。人们对模型 “可信” 的要求涵盖很多方面：一个训练好的模型部署到实际中，需要在未知的分布迁移下保持准确预测；为了使用者理解、验证和采信模型做出的高风险预测，模型需要向用户解释其推理过程；模型应该不带偏见地预测
知道java 原来也是有中文很容易学
增强现实正成为一种改变课堂的工具。由于新冠肺炎大流行，学校已经关闭，学生被送回家中隔离，并且教室已经搬到了家里，尽管是暂时的。我们从来没有像现在这样需要一种技术来改变在家学习并支持家庭教育——无论是教师在经营数字教室，还是家长以更具吸引力的方式教育孩子。尽管增强现实（AR）仍在发展中
每天都要学习
ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署
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