华为云计算 云知识 人证核身解决方案 人证核身解决方案 时间：2020-10-29 14:46:33 人证核身解决方案旨在将用户本人与证件信息关联起来，通过使用 人脸识别 与文字识别等技术，并对接公安部门权威数据库，实现对身份真实性的核验 方案优势 识别准确 识别算法鲁棒性强，复杂场

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华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间：2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架，TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib、PyTo

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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。 在张量加速引擎下面是任务调度器，根据相应的算子生成具体的计算核函数后，任务调度器会根据具体任务类型处理和分发相应的计算核函数到AI

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AI Gallery AI Gallery AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。

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华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow

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服务器，帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境，确保服务持久稳定运行，提升运维效率 产品详情立即注册一元 域名 特惠建站 [游戏联机]4核16G10M 25.61元/月，关键一刻快人一步，不卡顿 更尽兴畅玩 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费 最新文章 查询指定版本号详情ShowVersion

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用的是2核CPU，所以此处为为“-j2”。 可通过下属命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l make -j2 make install 4. 运行和验证 查询tsung版本号。 tsung -v 回显信息如下，则表示tsung安装成功。

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用的是2核CPU，所以此处为“-j2”。 可通过下述命令查询CPU核数： cat/proc/cpuinfo|grep"processor"|wc-l make-j2 make install ----结束 4.运行和验证 查询cvs版本号。 cvs--version 回显信息如下，则表示cvs安装成功。

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-DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON 4)编译安装llvm。 “-j”参数可利用多核CPU加快编译速度，在本示例中，使用的是2核CPU，所以此处为“-j2”。 可通过下述命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l make -j2 make

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--prefix=/usr 5)编译安装gcc。 “-j”参数可利用多核CPU加快编译速度，在本示例中，使用的是2核CPU，所以此处为“-j2”。 可通过下述命令查询CPU核数： cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l make -j2 make

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Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 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

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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 、 自然语言处理 等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2

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了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

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14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内

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ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co

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推荐配置 华为 云桌面 4/8核系列产品 协同办公 场景介绍 适用于项目团队合作、内容共创、资料实时共享等协同办公场景。用户可快速进行数据分享，提高办公效率。 优势 • 云上数据实时共享 • 协同办公更高效 推荐配置 华为云桌面 2/4/8核系列产品 安全办公 场景介绍 适用

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用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载。 立即使用 包核时套餐包 云容器实例CCI应用场景 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并

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模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。

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支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts

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