模型中包含文件和文件列表的字段，该模型的create服务需返回该字段，获取文件token，为何返回null

论文阅读 经典剪枝方法《Learning both Weights and Connections for Networks》

如基于海森矩阵的方法。 本文方法 在数据集上对未压缩的模型进行完整的训练， 直至收敛。 在经过完整训练的未压缩模型基础上， 剪掉一批权重小于阈值的神经元。 在数据集上对剪过后的模型进行权重微调， 使其恢复精度。 研究成果 在Imagenet数据集上， 本文的方法在将AlexNet压缩了9倍参数的情况下，

【物联网程学习课堂笔记】关于《名师讲堂：LiteOS内核实战教程》的学习2.2>LiteOS内核实战教程-任务管理（实战）

本节在结合理论的基础上进行了实际操作1、LiteOS任务的内核原理2、LiteOS抽象层介绍，并举例使用了函数：osal_task_create,osal_task_kill,osal_task_exit,osal_task_sleep3、基于LiteOS使用IoT Studio

python 模块学习 hashlib

一、hashlib概述 涉及加密服务：14. Cryptographic Services 其中 hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法借口，如SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5等。 二、快速入门 import

二叉树的最大深度(java)

创作道路上最好的鼓励与支持😘。时光不弃🏃🏻‍♀️，创作不停💕，加油☘️ ​  二、题目描述： 题目： 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 具体请看如下示例：

自己训练的caffe yolov3 模型 没有报错 也没有识别结果

0_c++中的sample代码，prototxt文件参照https://support.huaweicloud.com/usermanual-mindstudioc73/atlasmindstudio_02_0112.html修改的，caffemodel是基于原本的prototx

【CANN训练营】Atlas 200I DK A2开发板基于Yolact的实例分割模型

so.6 转换模型 bash convert_om.sh models.onnx models 执行完模型转换脚本后，会生成相应的om模型文件。 得到om模型后在/model_data/yolact.pipeline中16行中修改modelPath,指向om模型文件所在路径。

vue-router学习-1

mode:'history' }) 路由代码跳转 6.vue-router的懒加载 路由懒加载做了什么? 路由懒加载的主要作用就是将路由对应的组件打包成一个个的js代码块. 只有在这个路由被访问到的时候, 才加载对应的组件 // import Home from '../components/Home

以网易严选为例，人工智能实战系列之预训练语言模型

01 前言 文本的表征经历了漫长的发展历程，从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以Bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达，早期的预训练词向量虽简单易用，但无法解决一词多义的问题。近年来，基于大规

如何在华为AI平台ModelArts上训练一个物体检测模型【玩转华为云】

# 更新学习率 lr_scheduler.step() 5.4 模型调优 模型调优是指通过调整模型的超参数、修改模型结构等方式来提高模型的性能和准确度。常用的模型调优方法包括学习率调整、权重初始化、模型结构修改等。 以下是一个模型调优的示例代码： pythonCopy

【图像分割】基于matlab C-V模型水平集图像分割【含Matlab源码 1456期】

获取代码方式1： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。 获取代码方式2： 完整代码已上传我的资源：【图像分割】基于matlab C-V模型水平集图像分割【含Matlab源码 1456期】 备注： 订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；

【MindSpore易点通】机器学习系列：逻辑回归（二）

们约定单个样本的代价，另外，我们还需要注意一下，对于分类的问题，在我们的训练集中，甚至不在训练集中的样本，y的值总是等于0或1的，这是由y的数学定义决定的，由于y是0或1，我们就可以一个超简单的方式来写这个代价函数，将两个式子合并成一个等式：与之前的公式其实是等效的，大家可以动动

图学习系列：图可视化工具

图学习系列：图可视化工具今天，带您初步了解图可视化工具相关知识。博客地址：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/175473

带你深度刨析多线程的同步控制

多线程的团队协作：同步控制 同步控制是并发程序必不可少的重要手段。之前介绍的关键字synchronized就是一种最简单的控制方法，它决定了一个线程是否可以访问临界区资源。同时，Object.wait()方法和Object.notify)方法起到了线程等待和通知的作用。这些工具

分享论文 利用多轮问答模型处理实体-关系抽取任务

利用强化学习来进行多轮任务的思想，设计了多轮问答模型。本文涉及到事件抽取、问答系统、阅读理解、强化学习等多个NLP方面的知识，并提出了一个有利于事件抽取的中文数据集，在多个数据集上均达到了新的SOTA。从作者的数量能看出，他们做了大量的工作，对于个人来说可能很难复现他们的实验，但

计算机网络学习心得

为了适应社会的需求，我需要尽可能的利用好学习时间，学习更多的知识和能力，学会创新求变，知识更新是很快的，只有不断学习，才能掌握最新的知识。因此，在以后的学习工作中，我还要继续学习，操作，熟练运用这些知识，不断完善和充实自己，争取做一个合格的当代大学生，将来更好的步入社会。

在ModelArts控制台的自动学习项目中，如何进行增量训练？

在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名

【AI实战营】第八章语音识别延伸学习材料

Dictate。到了21世纪，随着深度学习的不断发展，神经网络之父Hinton提出深度置信网络（ DBN ）2009年， Hinton和学生Mohamed将深度神经网络应用于语音识别，在小词汇量连续语音识别任务TIMIT上获得成功。1.3未来发展方向研究方向一：更有效的序列到序列直接转换的模型语音识别实

模型转化后在hilens studio运行时出现的问题

我们在将frozen graph模型转化为om模型后，将该模型在hilens studio运行时出现以下问题：我们模型的输出是outputTensorVec[0]: name=output_0_feat_1_0 n=1 c=33 h=13 w=13 size=22308outputTensorVec[1]:

使用PyCharm ToolKit工具快速实现模型训练和部署

这里提供了使用MXNet实现手写数字图像识别应用的示例，帮助您使用ModelArts提供的PyCharm ToolKit工具，在本地快速完成模型的训练和部署。更多关于PyCharm ToolKit工具的描述，请参见《工具指南》。MNIST是一个手写体数字识别数据集，常被用作深度学习的入门样例。本示例将针对