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当数据集中含有大量无标签数据时，开发者可以选择基于对比学习或AET等无监督学习方法得到一个预训练模型。最近一两年视觉无监督学习的发展非常迅速，已经非常接近全监督学习水平。当得到预训练模型后，就可以用少量有标签的数据在预训练模型上进行微调，这会大大减少算法对标注数据量的需求。另外
3月20日，斯坦福大学发布最新的DAWNBench榜单， ModelArts获得图像识别训练和推理性能双料冠军，将模型训练时间大幅缩减的同时实现了超强推理性能，体现了其在全球深度学习平台技术的领先性。 自发布以来，ModelArts已经逐步应用在医疗、智能制造、自动驾驶、智慧城
开始进入模型训练。 接下来的两步，就交给ModelArts平台自动完成。 训练任务提交成功，模型训练中。 训练速度很快，经过了一小段时间的等待，模型训练完成，我的模型训练的准确率显示96%，挺不错。 模型训练完成啦，开始
的问题。随着深度学习技术的发展和应用，越来越多的石油炼化企业开始尝试使用深度学习算法来优化设备故障诊断与修复。本文将介绍基于深度学习的石油炼化过程中设备故障诊断与修复的方法，并讨论其对炼化过程的影响。 1. 深度学习算法在石油炼化设备故障诊断与修复中的应用 深度学习算法在石油炼化
【功能模块】mindspore【操作步骤&问题现象】1、用cifar10数据集训练网络2、model.eval(dataset_eval)在NPU上正常。在GPU上：如果amp_level=O0，则正常返回准确率；如果amp_level=O2，就会打印如下报错信息：[ERROR]
由NVIDIA 开发的基于 PyTorch 的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM 和 DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个 GPU 和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM
课程大致内容答：讲解了Profile在线开发的在线操作；二.对课程内容的理解2.1 什么是Profile文件？ 答：设备的Profile文件是用来描述设备类型和设备服务能力的文件。它定义了设备具备的服务能力，每个服务具备的属性、命令以及命令的参数。该文件会被上传到华为IoT平台。2.2Profile文件概览
AOS平台 AOS平台 华为云应用编排服务 AOS 华为云应用编排服务 AOS 应用编排服务（Application Orchestration Service）通过应用模板，提供华为云上以容器应用为核心的业务应用与资源的开通和部署，将复杂的业务应用与资源配置通过模板描述，从而实
模型评测 创建评测脚本 创建评测任务 父主题： 训练服务
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
MindSpore实验指导及model_zoo介绍和使用。在本地CPU平台上进行模型开发、训练、验证和推理。在ModelArts平台上进行模型开发、训练、验证和推理。
CNN进化论：从LeNet到ResNet的深度学习征途与PlugLink的赋能实践 介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中最重要的模型之一。自LeNet提出以来，CNN经历了快速的发展，从AlexNet、V
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数据库工程师学习路径 学习阶段: 3个 学习周期: 3周 每周学时: 4-5/小时 华为认证数据库工程师学习路径是HCIA-GaussDB V1.5职业认证学习指引，共分8个基础课程，包含数据库介绍、数据库基础知识、SQL语法入门、SQL语法分类、数据库安全基础、数据库开发环境、
这一节的主要内容为CoAP协议的由来，应用场景，逻辑分层模型，报文结构，传输和安全这一节有点硬核，特别是在讲报文结构那里我留意到一点，就是物联网协议与互联网协议，现在并没有一个通用的，可以直接连接两个网的，都需要proxy代理来进行中间转换
本节内容比较底层一下，很多没有实践过1、芯片常见AT命令介绍2、NB-IoT 3GPP相关指令3、NB-IoT入网，自动入网，手动入网
本章讲解了物联网的操作系统概念和华为LiteOS架构和常用的物联网模组AT指令这部分是端侧开发的必备能力，尤其是NB-IoT相关华为物联网一大特点就是深入硬件，比较领先。但是目前阿里云、腾讯也追赶上来了，出了自己的物联网操作系统和硬件，逐鹿沙场，有好戏看了。
本节的作用内容为MQTTQos 0， 1,2；客服端，代理服务器，采用发布与订阅模式，遗嘱报文MQTT轻量的特点，可以让他在一些很小设备上运行MQTT采用一对多的模式，可以实现数量级大的机器，实时协同
今天我们用一张图来讲解：在深度学习中，当数据集越来越大，模型参数越来越多，昇思MindSpore的分布式并行特性，如何解决性能和内存难题？更多系列干货见图尾链接！欢迎留言讨论~往期回顾：秒懂简介 | 你和昇思MindSpore只有一张图的距离! 【一图读懂昇思MindSpore •
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