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。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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华为云计算 云知识 超速入门AT指令集 超速入门AT指令集 时间：2022-11-08 12:00:35 华为云IoT 物联网平台 什么是AT指令集 AT命令，用来控制TE（Terminal Equipment）和MT(Mobile Terminal)之间交互的规则，如下图所示。在

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华为云计算 云知识 什么是数据集 什么是数据集 时间：2021-04-02 15:07:19 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。数据反映了真实世界的状况。数据集作为深度学习和机器学习的输入，对AI开发有至关重要的意义。 ModelArts 数据管理

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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：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟悉神经网络的训练与优化；描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则 3.

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算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云

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数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片

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华为云计算 云知识 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 时间：2020-12-17 09:56:23 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。

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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 第3章 网络构建 第4章 正则化 第5章 优化器 第6章 初始化 第7章 参数调节 第8章 深度信念网络 第9章 卷积神经网络 第10章 循环神经网络 华为云 面向未来的智能世界

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型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识：

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工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用

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但是可以参考如下操作方式，将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 1.分别将数据集A和数据集B进行发布。 2.发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。 3.创建一个空数据集C，即无任何输出，其输入位置选择一个空的OBS文件夹。

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华为云平台搭建 第4章 AI智能销量预测 第5章 AI智慧选址 物联网IoT 华为云IoT，致力于提供极简接入、智能化、安全可信等全栈全场景服务和开发、集成、托管、运营等一站式工具服务，助力合作伙伴/客户轻松、快速地构建5G、AI万物互联的场景化物联网解决方案 设备接入 IoTDA设备发放

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支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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

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支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、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。 3、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。 4、自动学习 支持

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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让

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Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别） 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字 图像识别 ，示例采用的数据集为MNIST官方

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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让

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部署AI应用可选择按需计费，也可根据业务类型和需求购买套餐包。 为避免出现因购买套餐和使用套餐不一致产生多余计费的问题出现， 建议您注意核对在使用的套餐包资源规格是否和购买的套餐包资源规格一致。 ModelArts上传数据集收费吗？ ModelArts中的数据集管理、标注等操作不收费，但是由于数据集存储在OBS

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基础知识、经典数据集和经典算法的介绍，每章课程都是实战案例，模型训练、测试、评估全流程覆盖，配合代码讲解和课后作业，帮助您掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程简介 本课程主要内容包括图像分类、物体检测、图像分割、 人脸识别 、 OCR 、视频分析、 自然语言处理 和语音识别这八大热门A

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控能力。 完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线 使用案例 准备数据集 1.从AI Gallery下载数据集至ModelArts数据集。 2.完成参数填写。 3.等待数据集下载完毕。 创建自动学习图像分类项目 1.进入ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“自动学习”。

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消除故障。关键性能指标（KPI），反应了网络性能和质量。对KPI进行检测，能够及时发现网络质量劣化风险。本赛题数据中提供某运营商的KPI真实数据，采样间隔为1小时。参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。 【赛事阶段】

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