使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理

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查询条件设置 5.查看统计的总的请求次数、攻击次数以及各类型攻击的页面总数。 ● “请求次数”中统计的次数为网站的PV（Page Views）值，即用户每次访问网站，在某个时间内被访问的页面总数。 ● “攻击次数”中统计的次数为网站被各类型攻击的总次数。 ● 各攻击类型统计的次数为用户每次访

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om为后缀的文件进行保存。随后，软件栈中的流程编排器调用框架管理器中模型管家，启动离线模型执行器，将离线模型加载到昇腾AI处理器上，最后再通过整个软件栈完成离线模型的执行。从离线模型的诞生，到加载进入昇腾AI处理器硬件，直至最后的功能运行，离线框架管理器始终发挥着管理的作用。 华为云

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专业和最佳实践：内嵌研发最佳工程实践、专业的敏捷需求管理和迭代规划、丰富的代码检查规范、质量门禁控制的流水线，帮助企业缩短达成高质量高效率研发的时间。 高性能、高并发：采用并行、缓存、网络等多种加速技术，基于华为云的云上弹性资源、全局和租户两级缓存、华为云专线网络，实现更快的下载传输速度。 高可靠、

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DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑

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具体网络模型能找到优化后的、可执行的、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。

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中可选择具体的数据集。 连接器管理：通过新建HTTP连接器，可引入第三方的API作为组件的数据来源。 转换器管理：转换器是对数据集数据的再加工，为了将数据和组件更好的结合，以达到最佳的视觉展示效果。 分类管理：数据集和转换器的分类管理目录。 我的资产 显示当前用户的素材、组件、库、模板等。

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一款运行在Linux操作系统的命令行工具，通过和外表机制的配合，实现数据的高速导入导出。GDS工具包需要安装在数据源文件所在的服务器上，数据源文件所在的服务器称为数据服务器，也叫GDS服务器。 DSC 用于将Teradata或Oracle数据库中的sql脚本迁移为适用于 GaussDB (DWS)的sql

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度和多进程管理功能，负责计算进程在设备端的运行，并守护计算进程，以及进行相关执行信息的统计汇总等。在模型执行结束后，为主机上的应用提供获取输出结果的功能。 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。

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通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的： “人工智能加速器（AI

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处理模块的相关参数。 -DVPP驱动位于功能架构的中下层，最贴近于DVPP的硬件模块，主要负责设备管理、引擎管理和引擎模组的驱动。驱动会根据DVPP下发的任务分配对应的DVPP硬件引擎，同时还对硬件模块中的寄存器进行读写，完成其他一些硬件初始化工作。 -最底层的是真实的硬件计算资

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0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 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

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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出

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基于深度学习算法的 语音识别 使用MindSpore进行可视化调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发 基于昇腾AI处理器的目标检测应用（ACL） 基于深度学习算法的语音识别 使用MindSpore进行可视化调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发 基于昇腾AI处理器的目标检测应用（ACL）

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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 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知 第4章 相关机器学习算法 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。

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化的数据补给模块，采用了异构或专用的处理方式来对图像数据进行快速变换，为AI Core提供了充足的数据源，从而满足了神经网络计算中大数据量、大带宽的需求。 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。

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本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目，并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Ca

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在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎功能框架 TBE提供了基于TVM开发自定义算子的能力，通过TBE语言和自

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非常丰富。更智能、准确的理解图像内容，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始

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别、语音识别、文字识别等多维度分析，形成层次化的分类标签。 功能描述 场景概念识别 基于对视频中的场景信息的分析，输出丰富而准确的概念、场景标签 人物识别 基于对视频中的人物信息的分析，输出准确的人物标签 视频 OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字幕、弹幕、以及部分自然场景文字和艺术字等

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