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击确认么2、不智能标注的话，modelarts 如何使用Microsoft coco数据集自带的标注文本3、在modelarts上训练出的模型如何转化为om文件【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

Python学习笔记：字典（dict）

Python学习笔记：字典（dict） 字典（dict）可能是最重要的Python内置数据结构，更常用的名称是哈希映射（hash map）或关联数组（associate array）。它是键值对的集合，键和值都是Python对象。定界符是花括号{}，键与值用分号隔开。

疫情期间佩戴口罩检测之训练检测口罩模型算法实现口罩检测步骤以及报错解决

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四大经典案例_阻塞队列_生产者消费者模型及java代码实现

华为云云享专家 bbs.huaweicloud.com/bug… 本节要点 了解一些线程安全的案例 学习线程安全的设计模型 掌握单例模式,阻塞队列,生产在消费者模型 阻塞队列 什么是阻塞队列? 顾名思义是队列的一种! 也符合先进先出的特点! 阻塞队列特点: 当队列为空时

《企业级大数据平台构建：架构与实现》——2.5.3　编程模型和作业调度

2.5.3　编程模型和作业调度Spark将RDD的操作分为两类：转换（transformation）与行动（action）。转换操作是一种惰性操作，它只会定义新的RDD，而不会立即执行。而行动操作则是立即执行计算，它要么返回结果给Driver进程，或是将结果输出到外部存储。常见转换操作如map、f

【atlas 200DK产品】【修改模型输入分辨率】修改官方yolov3模型输入为1080P

p_nv12.cfg中两个尺寸参数为1920和10803、修改yolov3.prototxt中两个尺寸参数为1920和10804、然后执行模型转换atc命令，报错RuntimeError: the input H should be equal src_image_size_h in

大数据技术学习——华为DWS

主备从DN之间会建立流复制通道，包含日志复制以及数据页复制。一般来讲，数据页复制流比日志复制流IO小。 正常情况下，主备DN强同步数据、从备不工作（从备只存放备DN故障时同步到从备的Xlog数据和数据通道复制产生的数据）。数据在主DN操作时产生日志，事务提交时将日志同步给备机，备机

Effective C++学习笔记

类中含有引用的成员变量类中含有const的成员变量类的基类中的拷贝赋值运算符是私有成员函数 条款06：若不想使用编译器自动生成的函数，就应该明确拒绝 当我们不希望编译器帮我们生成相应的成员函数的时候，我们可以将其声明为private并且不予以实现 条款07：为多态基类声明virtual析构函数

昇思人工智能框架峰会（一）大模型训练专题论坛

关于.net中MemberwiseClone()的学习

=netframework-4.8#System_Object_MemberwiseClone从而引申出来了浅复制和深度复制，具体名词什么意思我就不解释了。在学习的过程中我产生了一个疑问，就是在进行浅复制的时候，它的作用和 “=”有什么区别，在查询了相关资料和经过自己的思考过后，

Gremlin语言学习系列2：遍历操作

[Gremlin语言学习系列链接汇总](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-105944-1-1.html) ## Gremlin Steps ```groovy out()、in()、both()、outE()、inE()、both

【Python算法】分类与预测——Python随机森林

随机森林定义　　随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，在处理缺失值、异常值以及其他数据探索等方面，取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，会生成很多的决

HDC.Cloud2021|如何只用一个小时定制一个行业AI模型？

建了一系列工单感知工作流，基于城市历史工单数据，训练符合业务场景的模型，提升城市工单流转效率，降低退单率20%，并实现市民重点诉求的深挖掘和强预警。做到了千城千面，并能随着工单感知系统的运行不断进行AI模型，使模型更好的分析工单数据中蕴含的市民诉求。业务人员只需要导入历史工单数据

朴素贝叶斯分类器

1、分类概念   分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未知的对象类标号。   分类一般分为两个阶段： 学习阶段： 建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。 训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程也称为监督学习。 分类阶段：使用定义好的分类器进行分类的过程。

unity2d-学习笔记

平时做的学习笔记

《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —1.3　机器学习的类别

estimation）。●强化学习（reinforcement learning）：强化学习介于监督学习和非监督学习之间。当答案不正确时，算法会被告知，但如何去改正则不得而知。它需要去探索，试验不同的可能情况，直到得到正确的答案。强化学习有时被称为伴随评论家（critic）的学习，因为它只对答案

WEB学习进阶之路二

要熟练并深刻的掌握js，就必须对js的运行原理和机制了如指掌，本次就学习下js的运行原理和机制现代浏览器都是多进程的，一个窗口就是一个进程。js是单线程运行的，主要是js可以操作dom，多线程运行时，一个删除，一个新增，算哪个，所以未来js依旧会是单线程运行。浏览器打开一个窗口至少有4个进程1

9个让PyTorch模型训练提速的技巧【转】

练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。在高层次上：在每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子，让每个模型初始化到相同的权重，否则它会失败)。将

来自华为诺亚实验室的ICLR 2020满分论文：基于强化学习的因果发现算法

实验中使用的总迭代次数通常超过了需要的次数，我们也会研究如何进行early stopping。除了利用深度学习来帮助因果发现，我们的团队还致力于使用因果来增强机器学习、深度学习。我们相信这个方向会有很好的前景，但是目前的挑战也非常大。如果您对我们的研究内容有兴趣（实习或者全职），

vulkan学习(五）——RenderPass与SubPass

每一个Pass,负责承接深度/模板信息输出的画布；一个Pass只能有一个此类Attachment Depth深度信息：对于屏幕上每一个像素，都有可能输出多个物体的Fragment，那么就需要知道谁在前，谁在后，从而确定彼此之间的遮挡信息。 深度信息处理流程： 初始Att