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华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。本课程为AI论文精读会第一期，由华为云MVP、昇腾HAE、华为云云享专家——历天一带领大家解读《Fast-SCNN:
息的过程。发展时间较长，使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。 文本区域检测——CTPN模型 文字区域检测：将图片中出现的文本位置检测出来，可能存在不同语言，
Apiapp = Flask(__name__)api = Api(app)resource = Resource然后新建一个 start.py 文件，并像之前的文章一样将 flask 的骨架搭好(在此之前请在电脑的 python 环境中安装 flask、flask-restful)：#
图中的红色箭头表示卷积运算，蓝色箭头表示反卷积运算，绿色箭头表示逐元素加法运算。LapSRN网络由特征提取分支和图像重构分支组成，前者负责学习高频残差，后者负责重构图像。两个分支都采用逐步上采样的结构，每次上采样的倍率都为2，每一级都通过将上采样后的低清图像与高频残差相加进行图像
下面为VisualVM 中 GC可视化插件，这个插件默认没有，需要单独下载安装 这里我们顺便回忆一下，JVM内存模型 +----------------------------------+ | JVM 内存模型 | |
match_pyramid 深度模型 mvlstm 深度模型 bimpm 深度模型 drcn 深度模型 esim 深度模型 textmatching 深度模型 bert-base 深度模型 albert-base 深度模型 albert-large 深度模型 raberta
华为云容器服务专家DJ在2018KubeCon的主题演讲文字内容请查看微信公众号“容器魔方”演讲PPT下载：KubeCon_China_KubeEdge_demo_session.pdf( 预览 )
Truffle 部署 编译 测试 智能合约 的 完整实践操作 目标 搭建开发环境 创建一个Truffle项目 编写智能合约 编译转移智能合约 测试智能合约
插件运行状态异常问题定位问题现象1：部署完k8s 后，查看集群发现flannel 插件状态在crashloopbackoff和running 状态之间切换问题定位：1、 查看日志 2、 进一步定位failed的原因 发现日志提示OOMKilled3、怀疑是flannel 内存配置不够导致OOM了，修改yml配置文件，将默认的50M
2 搭建图像识别开发环境本节将带领读者一步一步安装开发环境，安装环境主要是由Anaconda与PyTorch组成。2.2.1 Anaconda要想使用PyTorch，首先需要安装Python。Python可以在https://www.python.org上下载，当需要某个软件包时可单独进行下载并安装。本书推荐读者
oo中的基于pytorch框架的yolov5模型，按照demo已经从pt 转到onnx 再用ATC工具转到 om文件现在遇到问题，转换后的om文件怎么推理部署呢 ，链接demo上只有一个模型的性能测试benchmark工具样例，没有部署的Sample样例。
该系列第一篇，为大家带来的是编程模型的理解与RDD的创建! 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! 文章目录 RDD编程1.编程模型2. RDD的创建2.1 从集合中创建2
tar.xz data.tar.xz #安装前先安装依赖 sudo apt install libstdc++-10-dev libgcc-10-dev rocm-core #安装 sudo dpkg -i rocm-llvm.deb #重新安装驱动 sudo amdgpu-install
tar.xz data.tar.xz #安装前先安装依赖 sudo apt install libstdc++-10-dev libgcc-10-dev rocm-core #安装 sudo dpkg -i rocm-llvm.deb #重新安装驱动 sudo amdgpu-install
行转换，得到的可视化模型是错误的。fp32的onnx模型则没有这个问题。想问一下，mindstudio是不支持fp16的量化模型进行转换吗？或者我可以如何尝试将fp32的om模型量化至fp16.【操作步骤&问题现象】【截图信息】原yolov5m_fp16模型转换后的yolov5m_fp16
求助定位下问题：caffe模型可以通过omg指令转过去，但atc转不通，caffe模型本身是没有问题的。omg指令转模型成功：ATC指令转模型报错 (实际用MindStudio自带的model converter转模型)：该怎么处理呢？
Ansible临时命令这招功夫就应该要这样耍 别以为学会了 管理Ansible配置文件（文章链接地址）这内功心法，就可以去闯荡江湖各种装逼。有心法没招式也是寸步难行啊。 别和我说你想无招胜有招。 1. 扎马步：Ad-Hoc 简介 Ad-Hoc 指的临时意思，就像在命令行写的
文章目录 文档学习首先安装 protobuf （手动源码安装）MNN 正确编译和安装Demo 2.1 姿态检测 ( TF 模型转换 MNN 测试 ) 文档学习 系统环境： Ubuntu 18.04.5 MNN快速了解
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、模型已经训练好2、并不是分类任务，而是度量学习任务，需要保存模型的输出进行可视化和评价3、如何将模型的输出结果保存为文本或者npy的格式【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
预训练和下游任务微调：LayoutLM系列的模型采用了预训练和下游任务微调的训练策略。在预训练阶段，模型通过大规模文档图像数据进行训练，学习了文本和图像的表示以及它们之间的联系。这种预训练的方式使得模型具备了通用的文档图像理解能力。随后，在下游任务微调阶段，模型通过在特定任务上的训练进一步提高
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