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    • AI 学习笔记之AI的应用领域

      生活中究竟哪里需要AI？计算机视觉：这个系统专门处理可视数据如图像/视频，可以根据使用的不同需要理解视觉数据的内容。比如使用已有的图像在google上搜索类似的图像。自然语言处理：这个领域是为了理解文本数据，我们可以通过语音跟机器进行沟通，搜索引擎可以使用此技术来提交正确的结果。语音识别

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      作者： @Wu
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    • 华为云漏洞扫描学习心得

      在使用漏洞扫描工具之前先查阅了华为云DevOps的相关资料，我了解到到DevOps 的本质，DevOps从本质来讲只是倡导开发运维一体化的理念（MindSet）。这个理念的提出是为了解决很多企业面临的转型挑战，也就是将业务数字化，并且缩短数字化业务上线的周期，快速试错，快速占领市场

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      作者： yd_224593525
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      1

    • 机器学习：物联网成功的诀窍？【转】

      物联网（IoT）有着巨大的潜力，几乎没有哪项技术能与其相媲美，并且它几乎在每一个领域都释放出了新的机遇和创新。因此，全球企业正在安装比以往更多的传感器，以利用物联网的发展潜力。 但如果没有适当的数据管理策略，这些传感器的实施可能会适得其反。企业可能会发现自己的服务器被大量噪音所堵塞

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      作者： scu-w
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    • MindSpore学习笔记3———自动微分(Automatic Differentiation)

      感谢 华为云 给我这次分享知识的机会，让我可以和大家探讨各种方式的自动微分          是将一个复杂的数学运算过程分解为一系列简单的基本运算， 每一项基本运算都可以通过查表得出来。自动微分有两种形式。 前向模式 (forward mode) 反向模式 (reverse mode

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      作者： lzy01
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      1

    • 如何实现新目标的快速学习和识别

      如物品识别中，需要提前把物品照片标注好，然后进行学习训练，得到模型，模型只能识别已有标注的物品。如何要新增加一个物品的识别，如何能实现标注后能快速完成学习训练，并更新到模型，让模型能够识别新的物品？

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      作者： AI在云端
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    • 自动学习 目标检测的返回参数

      自动学习中目标检测使用的是哪个模型？能否详细解释下自动学习中目标检测的返回参数，以及图片大小的问题

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      作者： lzh2333
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    • 机器学习的3个组成部分

      抛开所有和人工智能(AI)有关的扯淡成分，机器学习唯一的目标是基于输入的数据来预测结果，就这样。所有的机器学习任务都可以用这种方式来表示，否则从一开始它就不是个机器学习问题。 样本越是多样化，越容易找到相关联的模式以及预测出结果。因此，我们需要3个部分来训练机器： 数据 想检测垃圾邮件

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      作者： yyy7124
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    • 【问答官】怎样免费体检ModelArts自动学习？

      由于ModelArts提供免费算力，可以支持我们免费体验自动学习是怎样的一个过程，具体体验步骤有哪些呢？

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      作者： bjxingch
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    • 【暑期Flag】+【完成“人人学IoT”课程的学习】

      【暑期Flag】+【完成“人人学IoT”课程的学习】

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      作者： 小强鼓掌
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    • 负样本问题：时间基础度量学习的复兴

      TL;DR: 本方法（Mutual Matching Network, MMN）主要是从两个角度对现有方法进行改进： 第一个角度是使用跨模态对比学习增加文本和视频特征的可辨别性（more discriminative）从而提高最终的定位效果，具体做法是增加了一个使得两个模态双向匹配

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      作者： 可爱又积极
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    • 【暑期Flag】坚持每天学习至少6小时！

      第一天打卡！早上8点到晚上九点，去除休息时间约9小时

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      作者： scu-w
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    • 【7天晋级机器学习活动】重磅上线！！！

      华为云EI系列课程，原价5999元，限时免费！！！讲解算法在实际案例中的应用以及优化模型的方法，轻松玩转机器学习！详细操作资料搭配视频教学，解决难点痛点问题。更有机会获得多重奖品，坚持不懈，勇攀AI之巅！【报名链接】https://activity.huaweicloud.com/

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      作者： 开发者运营
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    • 【暑期Flag】 完成“人人学IoT”课程的学习

      完成课程的学习

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      作者： 裤带面面
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    • 机器学习常见工具与技术（二）

       模型拟合程度对于所有机器学习模型，一个主要的挑战是克服模型过度优异的表现。什么是“过度优异”呢？在处理所有模型中的样本数据时，给定的算法都可以很好地在给定数据集中找到模式。但是考虑到我们已经知道训练集中所有给定样本的标签（如果不知道其标签表明它不在训练集中），因此算法在训练样本的上述预测结果不会特别有用

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      作者： @Wu
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    • 学习 Python 之 Pygame 开发坦克大战（五）-转载

       坦克大战完善地图 我的素材放到了百度网盘里，里面还有原版坦克大战素材，我都放在一起来，我的素材是从原版改的，各位小伙伴可以直接用或者自己改一下再用，做出适合自己的素材  素材链接：百度网盘 链接：https://pan.baidu.com/s/19sCyH7rp37f6DzRj0iXDCA

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      作者： 泽宇-Li
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    • MindSpore学习笔记14———模型参数保存和加载

      分布式训练进行模型参数的保存之前，需要先按照Ascend分布式训练，CPU分布训练配置分布式环境变量和集合通信库。涵盖的分布式训练模式包括自动并行（Auto Parallel）与数据并行（Data Parallel）。参数的保存和加载都有很多种形式，分以下几种：自动并行模式（Auto

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      作者： lzy01
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    • 策略梯度贝叶斯鲁棒优化的模仿学习

      在为许多现实世界的问题指定奖励方面的困难导致人们越来越关注从人的反馈中学习奖励，比如演示。然而，通常有许多不同的奖励功能来解释人类的反馈，这让智能体不确定什么是真正的奖励功能。虽然大多数策略优化方法通过优化预期性能来处理这种不确定性，但许多应用需要规避风险行为。我们推导了一种新的策略梯度式鲁棒优化方法

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      作者： 可爱又积极
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    • HCIA-IoT训练营学习体会

      HCIA-IoT训练营简单介绍HCIA-IoT训练营于2021年3月11日正式开营，4月9日-11日进行结业考核，历时一个月。本次训练营的学习内容主要围绕HCIA-IoT V2.5的认证考试，HCIA-IoT V2.5作为IOT的最新认证考试，于2021年02月26日正式发布。本次学习的主要内容包括四大课程的学习

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      作者： 蜡笔不辣
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    • 学习笔记 - 对Transformer的修改评估

      此篇文章《Do Transformer Modifications Transfer Across Implementations and Applications?》的基本内容如下：自从三年前推出以来，研究界就对Transformer架构提出了很多修改建议，但其中很少有人被广泛采用

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      作者： RabbitCloud
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    • 医学影像AI为什么需要小数据学习？

      近年来，深度神经网络的出现一定程度上颠覆了医学影像行业的发展路径，人工智能介入下，影像相关科室繁杂重复的工作逐渐由算法接替，医生资源短缺这一问题似乎出现了解决的希望。但AI亦有其限制。从当前发展情况看，有效的人工智能算法大多**于存在大量标准化数据的病种，毕竟要实现高质量AI诊断，

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      作者： 华为云小助手
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