拟合并剔除偏差较大的点，得到油位分界线。最后计算椭圆中有油与无油部分的面积，将面积归算至油枕端面圆形中得到最终的油位值。 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变压器油位是否处于油量不足状态；实时将主变油位发生

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提示并推送到指定平台，帮助经营者实现： 1、提升经营管理效率：阳光厨房解决方案自动监督后厨的干净和卫生；及时发现改进点。 2、提升顾客信赖度：后厨可视，让顾客可以放心吃，安心吃。 3、厨房重点区域无死角监控：安装华为HoloSens SDC摄像机对厨房重点区域进行视频监控。 基于华为HoloSens

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使用下限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环分支细化及Cache分块等技术手段，优化AI网络算子性能，加速模型推理，充分发挥ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎纯C语言实现，无第三方依赖，极为

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华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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et）两个参数。在数据量化过程中，指定无偏移量化时，数据都采用无偏移量化模式，计算出量化数据的量化度；如果指定数据偏移量化，则数据采用偏移模式，则会计算输出数据的量化度和量化偏移。在权重量化过程中，由于权重对量化精度要求较高，因此始终采用无偏移量化模式。比如根据量化算法对权重文件

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对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型，标注的数据越多，训练所得的模型质量更佳。 正因

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行的、可加速的算子进行功能上的最优实现。如果L1芯片使能层的标准算子加速库中无L2执行框架层所需要的算子，这时可以通过张量加速引擎编写新的自定义算子来支持L2执行框架层的需要，因此张量加速引擎通过提供标准算子库和自定义算子的能力为L2执行框架层提供了功能完备性的算子。 在张量加速

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云知识 概念数据模型 概念数据模型 时间：2020-11-16 15:16:42 概念数据模型（Conceptual Data Model）是从用户的视角，主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发，抽象出关键的业务实体，并描述这些实体间的关系。 数据库概念模型实际上是现实世界

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华为云计算 云知识 逻辑模型中的实体 逻辑模型中的实体 时间：2021-06-02 10:32:53 数据库 根据实体的特点，逻辑模型中的实体划分为两类： 1. 独立型实体(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依赖于其他实体，可以独立存在。 2. 依赖型实体(Dependent

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拥有卓越的性能线性提升能力，支持新增分片数据在线重分布。 数据分布式存储 采用share-nothing架构，数据自动分片，通过GTM-Lite技术实现事务强一致，且无中心节点性能瓶颈。 安全可靠 服务故障自动监控拉起，保障全年服务在线，数据零丢失；用户多角色权限管理，多维度审计，运维无忧。 身份认证与访问控制

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华为云计算 云知识 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 时间：2021-07-01 15:13:21 数据库管理 数据库 安全管理 数据库安全 服务 安全控制 在数据库应用系统的不同层次提供对有意和无意损害行为的安全防范，例如： 加密存取数据 -> 有意非法活动 用户身份验证，限制操作权限

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华为云计算 云知识 离线模型推理流程介绍 离线模型推理流程介绍 时间：2020-08-19 17:10:49 离线模型加载完成后，就可以实现模型的推理功能。在离线模型的生成和加载过程中，都没有使用具体的待处理数据，仅仅是通过软件栈对模型中算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、

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华为云计算 云知识 物理模型反范式处理 物理模型反范式处理 时间：2021-06-02 14:39:14 数据库 反范式处理也叫非正则化处理，就是和范式化过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式，或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发，物理模型是以性能为出发点，

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华为云计算 云知识 逻辑模型建设的方法 逻辑模型建设的方法 时间：2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时，应当按照以下流程展开： 1. 建立命名规则； 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型； 3. 确定实体和属性； 4. 确定实体与实体之间的关系；

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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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需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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华为云计算 云知识 自动学习 自动学习 时间：2020-12-10 16:52:26 自动学习是什么？ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业

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AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、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。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理

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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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使用下限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环分支细化及Cache分块等技术手段，优化AI网络算子性能，加速模型推理，充分发挥ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎纯C语言实现，无第三方依赖，极为

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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。 灵活 支持多种主流开

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