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据库读写等)、数据处理(数据清洗、统计分析等)、工业机理(工控驱动、图像处理、信号分析、规则引擎、建模仿真等)、AI(特征工程、机器学习、深度学习)等组件包,可实现工业生产领域感知-控制-执行-反馈的全链路工业智能APP开发,同时具有多种外观与传统仪器相似的组件,可用于快速搭建用
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cuda 带显卡驱动 cudnn git python-opencv 下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ pycharm pytorch paddlepaddle-gpu numpy
项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向:人工智能 工作地点: 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术,包括神经网络结构设计,NAS搜索算法,训练算法优化,AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术
ter Notebook编程环境的操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
软件开发学习入门 一站式在线学习、实验与考试,零基础也可学习软件开发前沿技术知识 软件开发知识图谱 在线课程 01 基础编程、华为云开发、CodeArts等相关在线课程 基础编程、华为云开发、CodeArts等相关在线课程 动手实验 02 初级、中级在线动手实验,快速理解学习内容
我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤
【报名人数】3800人 开始学习 入门篇:人工智能开启新时代 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 【课程大纲】 第1章 人工智能发展及应用 第2章 人工智能与机器学习 第3章 监督学习与非监督学习实例讲解 第4章 如何快速掌握AI应用的能力
简单介绍一下机器学习服务是什么
提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
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代码无需修改,程序也不需要重新编译,如java软件安装ARM版本JDK即可依赖库编译:如果软件含依赖库,则需要重新编译 软件包迁移;RPM DEB 扫描依赖:扫描软件包的运行依赖库/可执行程序依赖库编译:编译型语言需重新编译,解释性语言基于对应的虚拟机运行软件打包:按照软件安装包原有结构重新制作成鲲鹏的软件包 ) 4,性能调优(
当Python遇见人工智能 AI基础课程--数学基础知识 AI基础课程--常用框架工具 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术应用场景--视觉处理与识别 02 Java课程学习 Java编程基础 Java编程基础 Java程序设计 Java面向对象编程 Java面向对象之继承
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