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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依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
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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
写各种网络模型。编写完成的算子会交给编译器进行编译,最终执行在AI Core或AI CPU上发挥出芯片的加速能力。 3、在合适的场景下,TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升,让神经网络算子可以基于不同层级的缓冲器进行多级别的缓存融合,使得昇腾AI处理器在执行融合后的算子时片上资源利用率获得显著提升。
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ModelArts有什么优势
个或多个功能。 易上手 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。
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GaussDB学习_gaussdb教程_高斯数据库学习_华为云
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前信数智工厂解决方案的优势
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大V讲堂——预训练语言模型
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CNCF的项目成熟度模型
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