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    AI平台ModelArts

    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半自动化标注、大规模分布式Training、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。
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    AI平台ModelArts
    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半自动化标注、大规模分布式Training、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。
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    • 深度学习计算服务平台

      智能制造 视频应用 政府行业 算法模型 AI解决方案/集成服务

      深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。

      商家: 中科弘云科技（北京）有限公司 交付方式: License
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      ￥40000.0/个

      深度学习计算服务平台

      深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。

      智能制造 视频应用 政府行业 算法模型 AI解决方案/集成服务
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    • 介绍一位算法工程师，告诉你如何自学成才！

      今天给大家推荐一位自学转行Python数据挖掘算法的朋友:王大伟。他是公众号“Python爱好者社区”公众号的唯一小编，目前他的公众号有48W+粉丝。你与这些干货只差长按下图扫码关注！他的转行经历比较曲折，也比较有意思。他本科是华东理工大学机械专业的学生，保研差了一名，之后考研考

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      作者： xenia
      发表时间： 2019-10-21 13:50:27
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      0

    • 算法工程师成长计划

      算法工程师成长计划 大学期间必须要学好的课程：C/C++两种语言（或JAVA）、高等数学、线性代数、数据结构、离散数学、数据库原理、操作系统原理、计算机组成原理、人工智能、编译原理、算法设计与分析。Ø 大一上学期：1. C语言基础语法必须全部学会，提前完成C语言课程设计。2. 简

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      作者： Tom forever
      发表时间： 2019-12-13 14:32:53
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    • 大模型时代，算法工程师的黄金时代

      技术的突破都让我感到无比的兴奋和自豪。以下是我对大模型时代所需算法工程师特质的一些深入思考和见解。 1. 深度学习与跨学科融合能力 深度学习是大模型时代的核心技术，但算法工程师不能仅限于此，我始终认为，算法工程师不应该局限于自己的小领域，而应该具备跨学科的视野。在我的工作中，

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      作者： 是Dream呀
      发表时间： 2024-09-27 16:24:36
      128
      0

    • 【8月24日 AI 快讯】算法工程师福利：超实用技术路线图

      工程算法工程师福利：超实用技术路线图这是一份写给公司算法组同事们的技术路线图，其目的主要是为大家在技术路线的成长方面提供一些方向指引，配套一些自我考核项，可以带着实践进行学习，加深理解和掌握。2020/08/23 13:31 发布原文链接其他《微软飞行模拟》用AI还原全球15亿建

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      作者： AI资讯
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    • AI平台ModelArts入门

      AI开发平台ModelArts入门 AI平台ModelArts入门 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 购买 控制台 专家咨询

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    • Java面试题总结

      Java基础1.&和&&的区别？&和&&都可以表示逻辑与运算符，当运算符两边结果都为true时，整个结果才为true，否则为false。&&具有短路功能，当第一个表达式结果为false时不会再计算第二个表达式的结果。&还可以表示按位与运算符。2.==和equals的区别？对于基本

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      作者： dfsafdfas
      744
      1

    • 深度学习

      深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播

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      作者： feichaiyu
      发表时间： 2019-12-16 00:07:41
      3780
      0

    • 《MXNet深度学习实战》—1.1.3　深度学习

      复杂多变。深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。神经网络并不是最近几年才有的概念，早在20世纪中期就已经有人提出了神经网络，那么既然深度学习是基于神经

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      作者： 华章计算机
      发表时间： 2019-06-16 16:21:27
      3404
      0

    • 斯坦福DAWNBench深度学习训练及推理榜单：华为云ModelArts拿下双料冠军

      1倍。 ModelArts：领先的深度学习平台技术 作为人工智能最重要的基础技术之一，近年来深度学习也逐步延伸到更多的应用场景，如自动驾驶、互联网、安防、医疗等领域。随着深度学习模型越来越大，所需数据量越来越多，所需的AI算力资源和训练时间越来越长，深度学习的训练和推理性能将是重中之重。

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    • 专访王亮：从算法工程师到创业AI企业服务步步为赢

      王亮，华中科技大学博士，前腾讯研究员。曾在腾讯负责过多个数据运营系统和社区推荐系统研发。研究领域包括商业BI、推荐系统、NLP。2015年创业，创立APPBK运营助手，关注AI在企业服务中的应用。 他曾是腾讯搜索研究员，主要做算法相关的研究，更多的人觉得算法是一门苦学问，开发人员

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      作者： SUNSKY
      发表时间： 2019-12-16 18:51:08
      15264
      0

    • 《MXNet深度学习实战》

      战 魏凯峰　著PREFACE前　　言为什么要写这本书深度学习领域开始受到越来越多的关注，各大深度学习框架也孕育而生，在这个阶段，我被深度学习深深吸引并逐渐开始学习相关知识。研究生毕业后，我继续从事算法相关的工作，具体而言是深度学习算法在图像领域的应用，也就是常说的计算机视觉算法。M

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      作者： 华章计算机
      发表时间： 2019-06-16 16:07:19
      3924
      0

    • AI平台ModelArts资源

      AI平台ModelArts资源 AI平台ModelArts资源 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 购买 控制台 文档 资源与工具

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    • 《MXNet深度学习实战》—1.2　深度学习框架

      主要通过深度学习框架MXNet来介绍如何实战深度学习算法，该框架融合了命令式编程和符号式编程，在灵活和高效之间取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度学习框架之间有很多相似性，当你深入了解其中一种深度学习框架之后基本上就能举一反三，因此如果你现在还在犹豫学习哪个深度学习框架，那么

      开发者  >  博客
      作者： 华章计算机
      发表时间： 2019-06-16 16:24:22
      3395
      0

    • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 - CodeArts IDE Online

      基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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    • 使用模型 - CodeArts IDE Online

      鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 创建和训练模型 - CodeArts IDE Online

      epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 概要 - CodeArts IDE Online

      型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 导入和预处理训练数据集 - CodeArts IDE Online

      plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 准备工作 - CodeArts IDE Online

      Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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