华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 排水口排水识别算法 基于深度学习的计算机智能视频物体检测算法，且通过规模化的排水口排水数据检测训练，赋予监测系统智能检测能力，准确判断检测场景内的是否出现排水口排水情况，有效提升企业污水排放监督管理。 了解详情 最新文章 创建浮动IPNeutronCreateFloatingIp

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能力，关键竞争力包含：与华为云IoT相关服务深度预集成，降低开发门槛；提供极致压缩率，PB级冷数据归档/查询无负担；ServerlessSpark，标准SQL接口，无开发障碍；内置OLAP数据库，配合BI提供亚秒级查询响应。 立即学习 最新文章 炎炎夏日都要热融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到达各地的？

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全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑

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实时分析,自动检测压板投退状态并实时反馈,为安监人员进行现场监督提供技术保障。 商品介绍 基于大规模压板图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法实时检测各种压板的状态。 服务商简介 深圳市铁越电气有限公

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为安监人员进行现场监督提供技术保障。 商品介绍 呼吸器颜色智能检测是用智能摄像机的前端AI技术对变压器工作现场的视频进行实时分析，基于大规模呼吸器图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定呼吸器颜

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赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章

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实现AI应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数

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第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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19:49:41 物联网 大数据分析 云计算 一站式物联网数据捷高效开发体现在哪些方面？主要体现在： 环境准备更快——与华为云IoT设备管理预集成，无需任何配置，即可打通IoT数据源；边云协同的框架能力，只须聚焦分析业务逻辑开发，不感知边缘资源管理；一键开通数据分析相关能力，按需使

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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，

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，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过

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模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 特色优势 l 适用智能问答、舆情分析、内容推荐等多种场景。 l 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 l 提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。 l 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。

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保证指定数量Pod成功运行结束； 2. 支持并发执行； 3. 支持错误自动重试； 4. 支持暂停/恢复Job。 Job的典型使用场景：计算以及训练任务, 如批量计算，AI训练任务等。 CronJob主要处理周期性或者重复性的任务： 1. 基于Crontab格式的时间调度； 2. 可以暂停/恢复CronJob。

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Zero广泛应用于企业内部信息建立、查询、管理、审批流程等方面，通过鼠标简单拖拉选项即可完成，适用于无编程基础的员工开发企业应用。 3.价值分析：Astro Zero有效减少技术学习成本和开发时间，使原本复杂冗长的前端开发工作变得直观便捷，从而快速响应业务需求并展示商业价值。 4.使用反馈：

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NVLink 32G显存（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-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 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。

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提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。

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发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt

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趋势1 软硬一体化：传统基础设施的网络、存储、计算能力与云原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力：服务治理与业务逻辑逐步解耦，服务治理能力下沉到基础设施，服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安全、可监测性、灰度发布等治理能力。 趋势3 有状态应用向云

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