华为云跨境电商平台重磅发布：打开企业出海新格局

品牌护城河，这样才能在激烈的市场竞争中的保持不败之地。 华为云跨境电商平台产品总监Mark Mark做了《华为云跨境电商平台“跨越山海 智境未来”》主题分享并发布了华为云跨境电商平台。 他分析了目前跨境电商关键业务存在的痛点：全球化建站、营销推广、安全合

【电路仿真】基于matlab Simulink光伏电池仿真模型【含Matlab源码 486期】

一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【电路仿真】基于matlab Simulink光伏电池仿真模型【含Matlab源码 486期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。 备注： 订阅紫

华为软件开发云新手训练营：DevCloud App

本帖最后由 DevCloud 于 2017-9-22 14:50 编辑 <br />

请问下在线训练和正式赛有啥区别啊？？？

RT，任务书一样吗，任务设置一样吗，还是说会增加条件或是约束？？？

HCIA职业认证训练营：学习心得体会

【趁热打“帖”】华为物联网创新训练营实验素材

实验素材，下载全部压缩包，解压part01即可。

上线新版自动学习

行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。自动学习功能介绍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

智能开发新选择：AIGC工具详细测评

能化辅助功能。 AIGC工具的局限性 模型训练的依赖性：AIGC工具的效果取决于其训练的代码数据集的质量和广度。如果训练数据集不充分或质量较低，AIGC工具的预测准确性可能会受到影响。 对复杂业务场景的支持不足：AIGC工具在处理一些复杂的业务逻辑时可能会受限。由于代码的复杂

人类怎么管好以 ChatGPT 为代表的 AI ？

ChatGPT 模型并没有真正的意识，它只是根据训练数据和算法生成回答。在当前的技术水平下，人工智能不具备自我意识和自我决策的能力，也无法脱离其预先设定的目标进行行动。 然而，随着人工智能技术的发展，这种情况可能会发生变化。为了管好以 ChatGPT 为代表的人工智能让它们为人类更好的服务，我们需要建立完善的监管机制。

7天玩转PostgreSQL基础训练营学习分享

L基础训练营（一）7天玩转PostgreSQL基础训练营（二）7天玩转PostgreSQL基础训练营（三）7天玩转PostgreSQL基础训练营（四）7天玩转PostgreSQL基础训练营（五）7天玩转PostgreSQL基础训练营（六）7天玩转PostgreSQL基础训练营（七）

自然场景文本检测识别技术综述

使用提前训练好的模型直接提供场景图文识别、卡证识别、扫描文档识别等云服务，也可以使用客户提供的数据集训练定制化模型（如票据识别模型），以及提供定制化AI服务系统集成等。如下图所示，传统技术解决方案中，是先分别训练文字检测和文本识别两个模型，然后在服务实施阶段将这两个模型串联到数据

人工智能在石油炼化行业中的智能化装置控制

特征提取，以用于后续的模型训练和预测。 模型建立与训练 基于收集的数据，我们可以建立起石油炼化过程的模型。利用人工智能技术，如机器学习和深度学习，我们可以训练模型来预测工艺参数的变化和设备状态的转变。通过监测设备传感器数据和历史故障数据，我们可以训练模型来预测设备故障的概率和

| 3D深度生成模型进行基于结构的从头药物设计

作者实现了以一种新的从头分子设计模型DeepLigBuilder，它同时享有了传统方法和深度学习方法的优势，使用深度生成模型直接在3D结合口袋内构建和优化配体的3D结构。作者将这个目标分为以下两个任务。首先训练一个可以生成具有有效3D结构的类药物分子；其次，将基于靶标的信息引入模型中，从而得到具有预测良好的结合亲和力的分子。

【物联网课程学习课堂笔记】关于《IOT7天开发训练营》重点复习 2.3.6&gt;CoAP协议报文响应码

什么事CoAP?   CoAP是受限制的应用协议(ConstrainedApplicationProtocol)的代名词。在当前由PC机组成的世界，信息交换是通过TCP和应用层协议HTTP实现的。但是对于小型设备而言，实现TCP和HTTP协议显然是一个过分的要求。为了让小设备可以

#普惠AI 我有话说#

#普惠AI 我有话说#ModelArts一站式AI开发平台提供全流程的AI开发服务，海量数据处理、大规模分布式训练、端·边·云模型按需部署，运维管理，帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期 AI 工作流，满足不同开发层次的需要，降低AI开发和使用门槛，实现系统的平滑、稳定、可靠运行。行走的黑科技【点赞】

探索自动化机器学习在测井解释中的潜力

将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42) 接下来，我们可以选择一个合适的机器学习算法，并使用训练集来训练模型。这里我们选择线性回归算法作为示例。

【我有特色我自豪系列四】模型评估结果可视化，轻松实现模型调参

本帖最后由 人工智能 于 2018-2-1 20:48 编辑 <br /> <align=center>在机器学习领域有个看似笑话的笑话</align> <align=center>说，搞算法的人无非在做两件事：一是找数据，二是模型调参</align> <align=cente

Django管理应用程序的高级配置在BookInstance模型的运用【Django】

Django使用注册模型信息创建基本管理站点： 每个模型都有一个单独的记录列表，由__ str__（）方法创建并链接到详细视图/表单以进行编辑的字符串ID使用。默认情况下，视图顶部有一个操作菜单，可用于批量删除记录。 用于编辑和添加记录的模型详细记录表单包含模型的所有字段，这些字段按其声明顺序垂直排列。

强化学习是什么？强化学习之基于人类反馈的强化学习及其应用（1）

用对话模型的训练流程中。    基于人类反馈的强化学习主要分为奖励模型训练和近端策略优化两个步骤。奖励模型通过由人类反馈标注的偏好数据来学习人类的偏好，判断模型回复的有用性以及保证内容的无害性。奖励模型模拟了人类的偏好信息，能够不断地为模型的训练提供奖励信号。在获得奖励模型后，需