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 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

查看更多 →

华为云计算 云知识 自动学习 自动学习 时间：2020-12-10 16:52:26 自动学习是什么？ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业

查看更多 →

华为云计算 云知识 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 时间：2021-07-01 15:13:21 数据库管理 数据库 安全管理 数据库安全 服务 安全控制 在数据库应用系统的不同层次提供对有意和无意损害行为的安全防范，例如： 加密存取数据 -> 有意非法活动 用户身份验证，限制操作权限

查看更多 →

华为云计算 云知识 离线模型推理流程介绍 离线模型推理流程介绍 时间：2020-08-19 17:10:49 离线模型加载完成后，就可以实现模型的推理功能。在离线模型的生成和加载过程中，都没有使用具体的待处理数据，仅仅是通过软件栈对模型中算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、

查看更多 →

华为云计算 云知识 物理模型反范式处理 物理模型反范式处理 时间：2021-06-02 14:39:14 数据库 反范式处理也叫非正则化处理，就是和范式化过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式，或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发，物理模型是以性能为出发点，

查看更多 →

华为云计算 云知识 逻辑模型建设的方法 逻辑模型建设的方法 时间：2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时，应当按照以下流程展开： 1. 建立命名规则； 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型； 3. 确定实体和属性； 4. 确定实体与实体之间的关系；

查看更多 →

AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、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。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理

查看更多 →

，特别是深度学习的大数据集，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

查看更多 →

支持样式多 支持多地医院不同格式的医疗发票识别 支持复杂背景 支持纹理、盖章、文字重叠等复杂背景的医疗发票识别 识别精度高 采用先进的深度学习算法，优化业务场景，文字识别精度高 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 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

查看更多 →

1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

查看更多 →

场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE

查看更多 →

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。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开

查看更多 →

提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取 图像搜索 结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 产品优势 搜索精度高 基于深度学习算法和 图像识别 技术，搜索精度高。 海量图像搜索 大规模搜索引擎支持亿级别图像搜索，秒级响应。 可定制化 提供定制化的场景搜索服务，使得搜索结果更准确。

查看更多 →

云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间：2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图，按选定的目标数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库

查看更多 →

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。

查看更多 →

09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节

查看更多 →

法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测跟踪，实现对人体倒地检测分析检测。 商品介绍 针对出现在视频画面中特定区域的人员进行倒地检测，算法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测、跟踪，实现对人体倒地检测分

查看更多 →

显著降低企业人力成本 优势 匹配精度高 智能问答机器人 服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎，保证客服问题高精度命中，返回满意答案 知识闭环 智能 问答机器人 服务采用文本挖掘、关联规则等技术从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识，强化问答知识库，提升问答效果

查看更多 →

少某一部分数据源，反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

查看更多 →

时间：2021-06-02 14:34:01 数据库 数据库设计中的物理设计阶段是指，在用户确认的逻辑模型基础上，以数据库系统运行效率，业务操作效率，前端应用效率等因素为出发点对模型进行的调整。面向物理实施过程的具体细节。最终目的是转化为目标数据库的可部署的定义语言（DDL）。 物理设计阶段的工作任务，包括但不限于：

查看更多 →

图像识别（ Image Recognition ），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物

查看更多 →