华为云2020 AI实战营 第四章 人脸识别 课程打卡操作过程

就是很简单，看附件的操作流程，一步步就可以把课程打卡搞定了，然后截图到打卡帖子上打卡就可以了。https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-62323-1-1.html 或者直接用我做好的python文件，直接导入一键也可以搞定。

《C++代码整洁之道：C++17 可持续软件开发模式实践》 —1.6　本书使用的约定

1.6　本书使用的约定本书使用的排版约定如下所示：楷体字：新的术语、名字，或扩展内容。黑体字：段落中强调的术语或重要的语句。等宽字：段落中表示程序元素，如类、变量或函数名，语句或C++关键字。这种字体还表示命令行的输入参数，一个按键序列或者程序的输出结果。1.6.1　扩展阅读有时

华为云CodeArts Check代码检查插件（VSCode IDE版本）使用指南

CodeArts Check VSCode IDE代码检查插件 本插件致力于守护开发人员代码质量，成为开发人员的助手和利器。秉承极简、极速、即时看护的理念，提供业界规范（含华为云）的检查、代码风格一键格式化及代码自动修复功能。 感兴趣的小伙伴，可以直接在VSCode IDE编辑器里搜索“Huawei

使用MindStudio完成ch_PP-OCRv2_rec模型开发

245.3 文字识别效果... 25六、总结... 27一、介绍本文将介绍使用MindStudio进行ch_PP-OCRv2_rec模型离线推理开发过程，并完成图片文字识别。1.1模型介绍ch_PP-OCRv2_rec是基于PP-OCRv2的中文文本识别模型，PP-OCRv

Facebook 推出 8 比特优化器，两行代码拯救你的显存

前述已经介绍了量化就是将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程，在降低模型参数量的同时，也会带来一定的精度损失，为减小精度损失，多采用非线性的量化方式，大致可以归纳为三个步骤： 对于输入张量，计算归一化因子； 将张量通过归一化后，找到在量化空间中距离最近的值； 将量化后的张量的每个元素的索引存储下来

华为云发布CodeArts Check代码检查服务，守护软件质量和安全

Check能够让检查问题处理和修复的效率提升100%。 特性六：“代码编写-代码合并-版本发布”三层缺陷防护，兼顾效率与质量 华为云CodeArts Check提供了丰富的API接口，提供IDE代码检查插件，与代码仓协同支持代码提交时自动检查，与流水线协同支持软件全量代码检查，三层防范代码缺陷引入。

写作半年收获7W粉丝的 技术小博主——「呆呆敲代码的小Y」2021 年终总结

这其中有为我们背后提供默默支持的，有喜欢我们写的文章的，也有找我们推广合作的。 我想这也算是一步步的成长吧，想想还是很令人欣慰的。 我也曾在写作期间迷茫过，不知道自己不停的创作意义在哪里。 也正是粉丝的支持和朋友间的鼓励继续坚持了下去。 "谁无暴风骤雨时，守得云开见月明" 只有

【转载】使用J2Paas低代码平台开发软件，到底意味着什么？

抽取公共的SaaS部分功能，然后由IT人员快速去开发或迭代剩余的部分；这些部分又可以进行抽取，形成进一步更大程度的低代码，从而形成开放的良性循环！ 对于IT技术人员来说，J2Paas既能快速提高效率，节省研发时间，同时又不失灵活性！传统的代码编程技术是很难跟上时代发展的，而低代码

AI实战篇：不用写代码也可以自建AI模型

本期将分享AI如何满足各行各业的定制化需求、从Idea到落地开发者所面临的挑战、及极快致简的模型训练。

[众智] c++代码测试时不能打印log并提示cpu不支持log

OG(EXCEPTION) << "test: " << ss.str() << "."; 但是没有任何的打印输出，并提示debugger 没有使能，请问应该怎么开启测试时的debug信息输出呢

【已结束】【2020年终盛典】#王俊老师坐堂#解密AI计算开源框架，手撕代码实战coding MindSpore

填写信息完成活动报名 > 4.报名成功弹窗中点击分享有礼(或进入我的直播中点击分享有礼按钮) > 5.按照引导将活动分享至你的好友，并引导ta完成本活动报名参与专家坐堂互动在本帖下方任意回复以下一项内容，即有机会获得FreeBuds 悦享版 无线耳机和定制双肩包。有效参与楼层的5%、50%、95%

数字人技术系列一：3DMM人脸建模技术20年来的洞察

据人体面部肌肉的运动判断面部外观瞬间的细微变化并进行编码，系统性地对人的情绪进行物理表达，并进行分类。FACS系统广泛用于心理学和动画师的工作中。 人脸建模的有三种类型的工作要做，一是通用模型，描述全局模型和局部模型的变化；二是解决不同不同表情中几何变化（经常使用的是线性叠加，例

让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅里叶 ： 头条中从视频到文字功能测试

§01 从文字到视频   这篇文章是专门为测试“头条”中的从文字到视频在线视频生成功能而定的。选择了傅里叶生平内容为今年春季学期信号与系统课程第三章的背景介绍内容。内容来自于百度百科中。 ▲ 图1.1 头条中的在线从文字到视频的编辑界面 &nbsp;

Modelarts训练作业：如何在启动文件代码中调用数据存储位置

目前训练作业的数据存储以及训练输出位置都是在自己写的python代码中指定的obs路径。并没能够利用到训练作业配置的这几个路径。希望能够提供一些解释。

软件性能测试方法论

RBI 分析法的执行步骤： 首先访问服务器上的小页面和简单应用，从应用服务器、网络等基础的层面上了解系统吞吐量表现。 其次选择不同的场景，设定不同的并发用户数，使其吞吐量保持基本一致的增长趋势，通过不断增加并发用户数和吞吐量，观察系统的性能表现。 在确定具体的性能瓶颈时，RBI

网页两边的空白，如果想添加内容的话，如何添加？有拖拽的快捷方式吗？还是必须要代码了？求大神指教。如图

深度学习：Xavier初始化理论+代码实现

权值初始化对网络优化至关重要。早年深度神经网络无法有效训练的一个重要原因就是早期人们对初始化不太重视。我们早期用的方法大部分都是随机初始化，而随着网络深度的加深，随机初始化在控制数值稳定性上也可能失效。Xavier这个方法可以考虑输入层与输出层的维度，使在forward 和backward阶段保持每层之间均值与方差接近。

【Java刷题进阶】基础入门篇⑩

🍂题目描述 输入一行字符串，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数 输入描述： 控制台随机输入一串字符串 输出描述： 输出字符串中包含的英文字母个数，数字个数，空格个数，其它字符个数（格式为：英文字母x数字x空格x其他x），预设代码中已给出输出 🍂示例 输入： ！@#￥%

《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》—2.2.2 参数初始化方法

降低参数的收敛速度。　　2．标准初始化　　权重参数从确定的区间内均匀随机取值，即从均匀分布中生成当前神经元的权重，其中d为每个神经元的输入数量。除以d，可以确保神经元的输出有相同的分布，提高训练的收敛速度。标准初始化方法隐层状态的均值为0，方差为常量的1/3，和网络的层数无关，

《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》 ——2.2.2 参数初始化方法

降低参数的收敛速度。　　2．标准初始化　　权重参数从确定的区间内均匀随机取值，即从均匀分布中生成当前神经元的权重，其中d为每个神经元的输入数量。除以d，可以确保神经元的输出有相同的分布，提高训练的收敛速度。标准初始化方法隐层状态的均值为0，方差为常量的1/3，和网络的层数无关，