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获奖用户请在公示期结束后3个工作日内添加华为IoT小助手(微信号:huawei-iot)凭借获奖截图领取门票兑换码。4. 奖品将在公示期结束后15个工作日内发出。5. 由于获奖用户自身原因(包括但不限于提供的联系方式有误、身份不符或者通知领奖后超过15个工作日未领取等)造成奖品无法发送的,视为获奖用户放弃领奖。6
我安装glpk的原因pip3 install ecyglpki==0.2.0 需要先安装glpk 总结的安装方法如下: 打开官网链接glpk官网,查看如下部分: 理解原意之后,正确安装过程如下: 先执行: gpg --keyserver
下载版本为1.1.x.x版本,请选择1.1.0.0分支并对应此分支的Readme进行sample应用的部署。如果下载版本为1.3.x.x,请选择master分支并对应此分支的Readme进行sample应用的部署。分支选择如图所示:
【功能模块】如何通过appsink 获取解码后的数据【操作步骤&问题现象】1、安装好Mindx SDK 2.0 版本,改写sample 实例2、编译运行,查看结果【截图信息】发现 GetResult 调用后,output对象的datasize 打印永远都是2【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
n https://gitee.com/Atlas200DK/sample-facialrecognition 进行环境配置准备时【操作步骤&问题现象】1、在常规部署第三步:以Mind Studio安装用户登录Mind Studio所在Ubuntu服务器,确定当前使用的DDK版
既然需要学习深度学习,自然离不开网络结构,这么深的网络,能可视化,当然能帮助我们理解,所以这个在线/离线的网络可视化就诞生了。 直接在线用方便 https://netron.app/ yolov 2、3、4 都是cfg文件,所以直接上传cfg文件就可以了,而yolov5的网络结构是yaml格式,所以
参考(1)(2) Demo部署&验证:完成功能演示DEMO基于华为云鲲鹏环境的部署和功能验证 提供DEMO部署验证结果的关键截图进行举证。提供DEMO运行环境和资源的规格清单。 是 参考资源清单和测试结果。 发布博客:发布博客介绍适配心得。 提供博客的地址。 是 参考(3)
添加容器等操作,和敲命令效果是一样的。 本机镜像列表:支持pull镜像、查看当前本机已安装的镜像 自定义配置阿里云镜像加速仓库。 成功创建阿里云镜像 使用阿里云镜像拉取hello-world,如果配置了nginx 可能会报错,需要调整配置。 数据卷列表 :可以查看当前数据卷信息、支持新增和删除
src\com\dao\Basedao.java 文件 ip地址改为自己建立的云数据库rds的内网地址。 地址后面对应的是数据库名称-也就是你自己建立的云数据库实例名 2. ssh密钥查询命令 安装好git之后 在桌面右键 git bash here 打开git命令窗口 查询ssh密钥
@toc 官方网站:https://about.gitlab.com/ 安装所需最小配置:内存至少4G 文档:https://docs.gitlab.cn/jh/install/requirements.html 1、在ssh下安装gitlab 官方文档:https://gitlab
么样的。 在NBU的交付和使用中常见的故障主要分为种: 一是软件安装和配置阶段,比如软件安装不成功、对接不成功、某模块功能不可用等等,这一阶段的错误一般没有具体的错误码,需要结合交付人员的经验和系统日志进行排错,这种故障属于一次性的故障,在排除之后再次出现的可能性很小; 二是在系
在线服务的 tf1.3版本不支持,所以我用pip的形式安装了tf1.4,模型导入的时候都成功的,部署在线服务也是成功的,而且从在线服务的日志中可以看到tf的版本已经是1.4了,但是执行结果却出了问题,主要总结有一下3项:同样的代码,同样的模型,同样的测试图片,我本地的测试结果和
刚安装好的时候,可以通过127.0.0.1:8888进入,进入界面后没有提示“Workspace is running”,新建工程也没有红色框里面的选项然后重启Ubuntu,就进入不了Mindstudio
查询实例的后台任务列表 功能介绍 查询实例的后台任务列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
贵州119【问题简要】【必填】 配置完ivr,并加载成功ivr流程,但无法呼入ivr流程【问题类别】【必填】 CMS【AICC解决方案版本】【必填】AICC8.16.0【期望解决时间】【选填】 尽快解决【问题现象描述】【必填】 配置完 cms的质检关系后,用质检员帐号登录系统,监控不到对应的座席状态
包含从训练到部署的MindSpore全流程开发体验,只需1小时,成功上手MindSpore。一起快速体验下新版本「MindSpore掌中宝」更新的功能~在本次发布的1.2.6版本中,大幅度优化了1.2版本中包含的CV类应用,从模型到UI,都焕然一新:(以下视频点击后可跳转到原文中
题目描述 给你一个数组 arr ,请你将每个元素用它右边最大的元素替换,如果是最后一个元素,用 -1 替换。 完成所有替换操作后,请你返回这个数组。 示例: 输入:arr = [17,18,5,4,6,1] 输出:[18,6,6,6,1,-1] 12 提示: 1
在生产中部署深度学习模型可能很有挑战性,因为这远远不仅是训练出具有良好性能的模型就足够了。为了部署生产级深度学习系统,还需要正确设计和开发一众组件。本文介绍了 GitHub 上的一个工程指南,用于构建将部署在实际应用程序中的生产级深度学习系统。详情请点击博文链接:https://bbs