检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
人工智能在石油工程领域的应用日益增多，特别是在测井数据处理和解释方面。本文将介绍如何构建一个可扩展的人工智能测井平台，该平台能够处理大规模的测井数据集，并提供高效的人工智能算法和模型训练功能。 架构设计 一个可扩展的人工智能测井平台应该具备以下核心组件： 数据处理和存储模块：用于导入、清洗和存储测井数据。
焦头烂额。 六一儿童节，快来训练一款自己的游戏AI，用代码让马里奥从大反派酷霸王的魔掌里救回桃花公主。 当AI玩起超级马里奥 基于华为云一站式AI开发平台ModelArts，利用强化学习中的PPO算法来玩超级马里奥，对于绝大部分关卡，训练出来的AI智能体都可以在1500个episode内学会过关。
本课程由台湾大学李宏毅教授2023年开发的课程，主要介绍速览图像生成常见模型、浅谈图像生成模型Diffusion Model原理、以及Stable Diffusion、DALL-E、Imagen背后共同的套路。
我的训练环境：Windows10 64bit；MindSpore1.3.0；CPU；python3.7.5；【操作步骤&问题现象】在使用load_checkpoint函数加载已经保存的模型时，提示有几个参数无法成功载入。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）模型采用
本次直播以Kubernetes为基础环境，构建基于Jenkins、Gitlab和Nexus3的全自动化CICD流水线。观看直播还可赢放送礼包哦~
我最近在学习AI，模型的参数是怎么确定的？有没有具体的计算公式？比如我自研一个模型，我怎么确定我的模型参数是多少
效果 基本思路 在 OpenCV 中使用VideoCapture方法初始化视频渲染对象创建灰度图像导入预训练模型，识别脸部和人脸标志计算上唇和下唇距离（其它类似）创建唇边距离的If条件，满足则是打哈欠，不满足则只是简单的张嘴显示帧/图像 部分源码
运行态使用指南 数据看板 我的工作空间 数据模型管理 生命周期管理 基础数据管理 服务编排管理 搜索服务管理 数据服务管理 权限管理 流程引擎 应用中心 运营与运维 系统管理
Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 最佳实践 父主题： 建表
1、问：实例名称起什么答：实例名称 请大家最好起一个属于自己的名字2、问：如何进入华为云机器学习服务答：https://www.huaweicloud.com/product/mls.html 机器学习主页 ，进入控制台，手动创建标准版实例3、创建/购买MLS标准版实例需要花
MB)[91mWARNING: pip is being invoked by an old script wrapper. This will fail in a future version of pip.Please see https://github.com/pypa/pip/issues/5599
训练配置是单卡910，直接将数据集和代码上传到环境中，没配置ranktable
前言ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。背景我们将学习深度学习中的OCR（Optical
618 [runtime/feature/src/task.cc:545]12560 PrintErrorInfo:aicore kernel execute failed, device_id=0, stream_id=10, task_id=87, fault kernel_n
用户现场快速完成配置、语料标注、训练和发布，实现作诗机器人
用户现场快速完成配置、语料标注、训练和发布，实现作诗机器人
'Y'])ds_train = ds_train.batch(batch_size = batch_size, drop_remainder = False, input_columns= ['X1','X2'],output_columns= ['Y'])3、训练model.train(epoch
我在实践第二章2.2人车模型中出现上面的问题导致无法预测，请问我是出现什么问题了吗？我选择配置都是免费的，训练的时候我选择的是CPU，部署的时候我选择免费的GPU
欢迎小伙伴们来这里讨论~~~ 模型参考文献：Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
