华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.

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云知识 求职训练营 Java实践排位赛 求职训练营 Java实践排位赛 时间：2020-12-09 11:03:10 求职训练营 Java实践排位赛旨在帮助大家快速掌握企业级Java编程规范的要求，更好完成学生向开发者，初级开发者向高级开发者的转变。 【大赛简介】 华为云求职训练营·J

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如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【鲲鹏训练营暨鲲鹏应用开发者比赛议程】 1、时间：5月11日-5月25日为训练营暨大赛报名时间； 2、6月1日-17日为训练营（两期）授课阶段，两期训练营课程内容一样，同一队伍不可重复参加； 3、6月18日-7月24日为大赛时间；

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还有机会获得 华为云职业认证 证书 训练营结营后可直接参与HCIP-Cloud Service DevOps Engineer职业认证，通过后即颁发证书 三、训练营参与流程 报名学习课程——观看开班直播——进入学习交流群、每日打卡学习——参加训练营结营赛——论坛发帖互动 四、丰富的训练营奖品，等你拿！

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华为云计算 云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。

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华为云计算 云知识 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 时间：2021-04-27 15:56:27 内容简介： 算力已成为驱动社会经济发展的新生产力，多业务场景、多种数据结构，带来多样性算力的需求。鲲鹏产业构筑了从最基础的处理器、硬件

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开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、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。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，

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3、使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。 4、关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 5、停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 6、如果您在训练过程中遇到问题，文档中提供了部分故障案例供参考，请参考训练故障排查。 推理部署 AI模型开发完成

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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华为云计算 云知识 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛 时间：2020-12-29 17:22:46 云服务器 【赛事简介】 为贯彻落实鲲鹏产业生态建设，协同2020南京创新周活动及2020华为云与计算城市峰会，更好的培育江苏鲲鹏产业生态，深入

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图谱，提供训练和运行环境，满足各种数据处理需求。4. 模型训练和管理：平台提供模型训练场，支持交互式模型开发和可视化建模，能够为AI开发者提供在线的交互式开发环境，方便模型训练和管理。5. 模型仓库和算法仓库：模型仓库和算法仓库能够统一管理所有训练任务生成的模型和算法，提供全生命

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帮助文档 收起 展开 训练作业 收起 展开 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI

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华为云计算 云知识 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 时间：2020-12-29 17:06:34 云服务器 【赛事简要】 为深入贯彻以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，落实《重庆市促进鲲鹏产业生态发展行动方案》，

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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“自动学习”训练模型，用

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产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的 自然语言处理 算法 接口丰富 提供问答，统计，知识库管理等接口，可快速集成于各业务系统、聊天工具

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I模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不再是难题。ModelArts把常见的算法和工具放到了AI

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道用户的密码，就应该使用哈希算法存储口令的单向哈希值。 实际使用中会加入盐值和迭代次数，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻击。 对称密码算法 对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。 分组密码算法将明文分成固定长度的分组，用

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缘计算。以算法编排、算法轻量化自训练平台和云边协同为核心，算法编排即算法组合逻辑编排与告警抑制，例如在人员扶梯算法，即通过人员识别和梯子识别的组合，通过人员相对位置进行判断是否在梯子上方登高，从而进行告警。告警抑制是通过连续识别的结果进行统计分析，从而抑制错误告警。算法轻量化平台

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可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能

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知，掌握Python的基础语法。 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内

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知，掌握Python的基础语法。 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内

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