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、openGauss数据库基础知识，还能在心得专区分享自己的学习体会。学生和讲师、学生之间都能深度互动，充分提升学习趣味性和积极性。 03 课后考试，即时了解学习效果 训练营在课程结束后，会组织线上随堂考试，检测学生学习效果。学生可通过电脑、手机等多设备随时随地参加考试。考试为智

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应。 2、自动保存 文件编辑内容实现实时自动保存。 3、历史查看 文档所有协作者的编辑历史都被自动保存，可被追溯查看，误操作有据可查。 4、版本保存和还原 用户可通过保存不同的版本，以保存某一时刻文档的全部内容，便于在进行多次修改后进行对比或者内容还原。文档支持保存任意多个版本，并可对每个版本单独命名。

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/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、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 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

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。 Demo体验 文字识别 产品优势 文字识别 识别精准度高 采用先进的自研深度学习算法，结合亿万级海量标注数据样本训练，针对各种业务场景优化 采用先进的自研深度学习算法，结合亿万级海量标注数据样本训练，针对各种业务场景优化 文字识别 稳定服务 华为云 OCR 成功应用于各类场景，基

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体验。Notebook支持一键镜像保存。保存后的镜像可以通过容器镜像导入模型方式创建AI应用。 训练作业 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

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途教育与华为云深度合作下，产教融合的人才培养模式做了详细介绍。也针对直播间观众提出的相关问题做了深度解答。 直播精选问答： 1、Q：端云架构，是先学习端，还是先学习云？ A：没有明确界定，可以个人兴趣为主。如果先学习 云知识 ，能够自己改进算力模型并输出结果，再将结果应用至端侧，水到

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通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 服务咨询

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务识别图片。 文字识别服务识别结果可以转化为Word、TXT、pdf吗？支持上传图片后直接导出结果吗？ 文字识别提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word、TXT、pdf格式。目前OCR服务不支持上传图片后直接导出结果，需要通过调用API的方式使用。

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，减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富：算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别，排除误检测，准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术，可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开发：针对不同行业应用需求，

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES 电商推荐 RES+媒资应用场景

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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、

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NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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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。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。

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ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt

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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 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。 实验目标与基本要求

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4、参数填写完成，单击“Send”发送请求，结果会在Response下的对话框里显示。 文件输入形式的预测结果如下图所示，返回结果的字段值根据不同模型可能有所不同。 边缘服务文件输入预测结果 常见问题 常见问题 如何升级Atlas 500固件？ 上述案例中，使用的是ModelArts预置算法训练模型，其模型匹配的固件版本为C32，而Atlas

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行数理逻辑推算，输出结果，深度挖掘数据规律和背后趋势，更好实现智能决策 盘古CV大模型功能介绍 基础模型 支持图像分类、物体检测、姿态估计等近10种微调任务，覆盖大部分视觉感知场景。 万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可

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