使用Tensorflow训练神经网络 内容精选 换一换
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    放审核人力,提升效率。 产品优势: 1. 多模态审核:支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查; 2. 准确率高:采用深度卷积神经网络与海量训练数据,模型识别准确率高; 3. 识别速度快:实时对视频进行审核,快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的

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  • 电梯内电瓶车检测

    单点抓拍、摄像头独立抓拍、电瓶车检测、抓拍检测电梯内的电瓶车; 产品特点: 本算法使用了深度神经网络技术,通过使用大量实际场景图片训练得到的模型,实现对电瓶车的检测,具有速度快、准确率高的特点。算法特别优化了俯视视角下的目标检测,更适合电梯内的使用场景。标准测试场景下检测率超过90%,错误率小于5%。 服务商简介

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    何代码,使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 ModelArts自动学习是一个帮助人们实现特定AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。开发者无需专业的AI基础、不需要编写任何代码,使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 立即使用 自动学习的优势

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  • 计算加速型P1型弹性云服务器规格及功能介绍

    P1型云服务器主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力,可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下: TensorflowCaffePyTorchMXNet等深度学习框架 RedShift for

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    1') 训练作业的“/cache”目录是否安全? ModelArts训练作业的程序运行在容器中,容器挂载的目录地址是唯一的,只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小

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    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; 备注:答辩时间与颁奖地点另行通知

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  • 云容器实例的应用场景

    er原生接口。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 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如TensorflowCaffe)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,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。

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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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    提高计算效率。5. 兼容主流深度学习框架:Apulis AI Studio兼容包括华为MindSpore、TensorFlowPyTorch等主流深度学习框架,方便用户使用自己熟悉的框架进行开发和部署。综上所述,Apulis AI Studio配套人工服务(H CS 版)在数据处理

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  • 华为云DevOps职业认证训练营招募

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    (2)7月6日大赛平台开放无人车挑战杯海选赛题,选手需要先在大赛平台上学习ModelArts、 HiLens 、ROS等相关知识,然后可以使用最简单的基本数据集和预置算法进行训练,也可以手动或自动扩充训练集,并使用自定义算法。 【报名流程】 1、报名方式:点击右上方“立即报名”按钮进行报名,已有华为云账号的用户直接

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  • 华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能

    精准图文描述,对齐语义理解,智能语境识别。 更具自然美感 多模态多尺度训练,逼近自然美感生成内容。 更强泛化性 强大泛化能力,适应各种复杂的应用场景和用户需求。 全栈自主可控 全栈自主可控,基于昇腾云服务,技术完全自主可控。 支持二次训练 支持行业客户二次训练专属模型,打造大模型体验。 盘古预测大模型产品功能

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  • 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛

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  • AI基础课程--常用框架工具

    本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度

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  • 华为云人工智能大赛无人车挑战杯

    【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffepytorchtensorflow等。 2、组队规模:每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队,请在参赛前提前组队。 3、未满

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