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时得到机器翻译结果。 多语种翻译 目前支持中英互译，后续将提供更多语种间翻译能力。 机器翻译 NLPMT 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力，通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 立即使用服务咨询 [

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华为云计算 云知识 框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等

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华为云计算 云知识 什么是 数据治理 组织架构框架 什么是数据治理组织架构框架 时间：2020-09-09 10:36:02 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团

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华为云计算 云知识 框架管理器离线模型加载介绍 框架管理器离线模型加载介绍 时间：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后，由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中，与昇腾AI处理器进行融合后，才可以进行推理计算，这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。

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NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京一 可用区2 华北-北京四 可用区1 华东-上海二 可用区2 - 计算加速型 P1 NVIDIA P100（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地

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学管理的效率和便捷性。 提高教学效率 RPA教学管理云平台的深度集成华为数字机器人方案，为高校师生提供了高效、便捷、灵活、动态的数字机器人理论学习与实验实训教学服务。通过该平台，教师可以上传课程资源，学生可以按顺序学习，并参与模拟考试。同时，教师还可以发布实训任务，学生提交实训结

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我们诚邀与您一起： ●体验和分享最新的ICT技术在行业的深度创新和最佳实践； ●系统学习和深度实践机器学习、深度学习、鲲鹏、异腾、容器、微服务、DevOps、数据库、 区块链 、数据通信、移动边缘计算等ICT开放能力； ●深度参与openEuler、openGauss、MindSpore、Ku

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Labmda等]；这些方法原理简单，易于实现，但是在面对负载变化时缓存效率较低。 2、基于负载特征学习的动态缓存： 例如基于请求到达间隔预测的动态缓存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20]；学习长短期负载变化特征的动态缓存方案 INFless [ASPLOS'22]；

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手把手教你玩转 人脸识别 ，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节

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实例连接方式介绍和通过 数据管理 服务 DAS 、内网、公网连接实例 实例连接方式介绍 GaussDB 提供使用内网、公网和数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）的连接方式。 DAS连接 通过华为云数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）这款

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网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平台，利用AutoDL技术开发硬盘异常

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实战派带你云上体验机器学习，不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括：人工智能发展历程及行业应用介绍，机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用，及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节

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手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界，

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，多年丰富经验，倾囊相授；一站式学习体验，渐进式赋能，由浅入深，综合提升技能；还配套学习群及时交流群，专家1v1答疑，伴你轻松开启AI学习之旅。普惠AI触及每个企业，每个开发者，让智能无所不及！ 2020年不可错过的普惠AI好课——《AI专业学习路径》 1）包含14门课程，共计31个课时；

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LiteOS传感框架架构介绍 LiteOS传感框架主要包括了Sensor Manager、BSP manager，Converged Algorithms。 Sensor Manager：统一的传感器交互管理，如Sensor的配置、采样、上报和管理。 BSP Manager：统一的驱动

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thon的扩展服务支持用户与多种Python解释器协同工作，可以在各种Python环境轻松切换。 特性二：内置Python测试、运行和调试能力 CodeArts IDE for Python集成了Pytest和Unittest测试框架，开发者可以在项目配置测试框架集成，IDE会在

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目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature

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