华为GPU加速云服务实例系列——让云上“硬用”如虎添翼

IA Tesla P100的GPU加速实例P1适用于高精度、高性能的AI深度学习。</align><align=left>集成NVIDIA Tesla P4的GPU加速实例PI1适用于硬解码、低延时的AI深度推理，Tesla P4配备硬件加速解码引擎，能对多达35路高清视频流进行

美国大陆(CONUS)30米土壤属性概率图数据库

100-200 cm 总体数据集包括处理大约80,000个文件，这些文件在不同深度的每个属性的集合中被转换为单个图像。例如，bd_mean集合包括bd_0_5，代表连续的美国bd值在距离地表0-5厘米深度的单一图像。 数据提供者的说明&para;05/01/2019 - 变量hb、

单阶段目标检测算法和双阶段目标检测算法的区别

    基于深度学习的主流目标检测算法根据有无候选框生成阶段分为双阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法两类。双阶段目标检测算法先对图像提取候选框，然后基于候选区域做二次修正得到检测点结果，检测精度较高，但检测速度较慢;单阶段目标验测算法直接对图像进行计算生成检测结果，检测低速度快

3D重建算法综述（2）

Dynamic Fusion和Bundle Fusion等算法。这些方法它们各自有着各自的优点和缺点，同样有各自所适用的应用范围。以上为想要入门基于深度学习进行三维重建领域的同学简要介绍了这些方法，如需要深入了解，请仔细阅读相关文献，SfM和多视图几何等经典算法作为入门三维重建领域的基础永远都不会过时。 文章摘自小白学视觉

从比特到信息 华为云DAYU使能行业数据价值释放

今年重点强化和新增的两大特性：统一元数据管理和安全管理。全域数据统一视图，让用户对数据资产深度“认知”    元数据管理是整个数据运营平台的基础，也是核心，它很大程度上决定了对数据认知的深度。DAYU围绕数据目录、资产地图和数据血缘，打造了进阶式的数据资产管理体系。    统一数

国内外区块链政策汇总（20210928-20211007）

工业和信息化部、网信办等8部门联合印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》，计划到2023年底，物联网与区块链等技术深度融合应用取得产业化突破；在重点任务上，要推动技术融合创新，面向“区块链+物联网”，建立感知终端的信用体系，保障数据确权和价值流通。http://www

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第十一课：PEFT

为什么Python是数据科学家的首选语言

到机器学习、深度学习等各个领域。例如，Pandas库提供了一种高效处理和分析结构化数据的方式，Matplotlib和Seaborn库使得数据可视化变得简单而有趣，而Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等库则大大降低了实现复杂的机器学习和深度学习算法的难度。

【愚公系列】软考中级-软件设计师 054-算法设计与分析（算法分析基本概念与算法分析基础）

协同过滤算法、基于内容的推荐算法 图像处理 Canny边缘检测算法、Haar特征检测算法 机器学习 神经网络、决策树、支持向量机 路径规划 Dijkstra算法、A*算法 数据压缩 Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法 调度和优化 贪心算法、动态规划

基于CRNN模型进行字符序列检测

Character Recognition）光学字符识别技术。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，所以通过此案例我们来学习深度学习下的OCR技术。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。本案例中介绍的模型CRNN就是一种字符识别

notepad++使用技巧第2篇---插件使用总结

我自己本身是深度notepad++使用者，还参与了开源贡献，总结了一些插件可以大大提高效率。 &nbsp; Notepad的插件使用方法 把插件(.dll文件)放到notepad++/plugins目录里，重启Notepad++后，

智慧公路体系架构、关键技术、生态体系及建设实践 《智慧公路技术白皮书》 | | 云享·书库No.58期推荐

解构感知、传输、研判、控制、应用各个领域的关键技术 点击下载《智慧公路技术白皮书》了解详情 . 精彩导读 智慧公路是传统公路与新一代信息技术深度融合发展的新型基础设施，通过应用5G、卫星定位、AI、物联网、云计算、边缘计算、大数据、GIS、BIM等现代化信息技术，全面感知、分析、整

华为云CodeArts Check代码检查服务用户声音反馈集锦（2）

6、新创建的检查任务不能删除，要运行之后才能删除？ 可以直接删除。 7、特性包里有什么规则呢？ 用户在购买了特性包之后，可以体会到面向安全维度更为深度的缺陷扫描能力（包含100+条专属规则，202304当前涵盖Java, c, c++, go, python）。 8、Check必须要使用CodeArts

《数据流驱动：C++构建 AI 模型持续学习新范式》

足这一需求。 （三）模型核心层 这是持续学习系统的核心部分，包含人工智能模型的构建、训练和更新机制。在 C++中，可以选择合适的机器学习或深度学习库来构建模型，如 TensorFlow 的 C++ API 或其他专门为 C++设计的机器学习库。模型的训练和更新策略是关键所在。为了

【转载】干货分享：MindSpore Boost—亲和算法库，让你的训练变得飞快

4秒的成绩, 超过谷歌256个TPUv4的109.2秒。背景技术众所周知，深度神经网络已在计算机视觉中取得很大进展。2015年，Google首先提出BN并将其嵌入到深度网络结构中，该技术的应用极大的促进了深度网络向超大规模发展。其中极具代表的工作是微软提出的101层的ResNet模

【水果蔬菜识别】基于matlab GUI灰度+二值化+腐蚀+直方图处理水果蔬菜识别【含Matlab源码 1052期】

出现了一些基于模式识别算法的较新方法,比如基于卷积神经网络的水果识别系统和基于深度学习的水果图像识别系统。 最初,深度学习是为了解决图像识别问题而提出的;如今,深度学习已经在图像、语音等方面取得了重大突破。目前,深度学习技术已经广泛应用到图像识别中,主要应用于图像的分类识别、图像的目标检测、图像修复和图像分割等领域。

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的技术焦点； 统一的AI算力调度平台：近几年人工智能快速发展， 各种深度学习框架不断涌现，谷歌、微软、亚马逊和Meta等巨头， 推出了TensorFlow、CNTK、MXNet、PyTorch和Caffe2等深度学习框架，百度、华为推出了 PaddlePaddle（飞桨）、Min

倒计时2天丨开拓数字新场景，与复杂说“No！”

政企&ldquo;深度用云&rdquo;的关键影响因素 有没有让场景&ldquo;更简单&rdquo;的云？ 答案就在 政企深度用云，释放数字生产力 华为云Stack战略暨新品发布会 2022年12月22日 9:30 全网直播 约你共赴 &ldquo;深度用云&rdquo;

[自然语言处理|NLP]舆情分析中的应用：从原理到实践

未来发展趋势与挑战 4.1 发展趋势 多模态舆情分析： 结合文本、图像、视频等多模态信息，提高舆情分析的全面性和准确性。 深度学习在舆情分析的应用： 利用深度学习模型，提高情感分析和实体识别的精度。 实时分析和预测： 发展实时舆情分析系统，能够在舆情爆发前进行预测和干预。