需求管理 CodeArts Req

CodeArts Req(原ProjectMan)是华为多年研发实践沉淀的需求管理与团队协作服务,内置多种开箱即用的场景化需求模型和对象类型(需求/缺陷/任务等),可支撑IPD、DevOps、精益看板等多种研发模式,还包含跨项目协同、基线与变更管理、自定义报表、Wiki在线协作、文档管理等功能。

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    tensorflow机器学习项目实战 更多内容
  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础与高阶操作,TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用

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  • 学习项目

    报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制,便于管理员快速创建/编辑 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理

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  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理

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  • 进阶实战

    进阶实战 构建流程 构建事件流 构建活动通知事件模板 构建活动反馈事件模板 构建看板 构建应用 效果展示 父主题: 构建圆桌轻应用

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  • AI开发基本流程介绍

    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。 业界主流的AI引擎TensorFlowPyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如TensorflowSpark MLlib、MXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 成长地图

    调测证书制作 更多 服务使用 设备注册鉴权 订阅推送 数据上报 命令下发 规则引擎 设备监控 更多 高手进阶 通过实战学习如何在设备管理服务开始您的实际工作 最佳实践 实战演练 数据转发至OBS长期储存 温度过高时自动关闭设备 基于OceanBooster构建应用 服务器 基于小熊派开发智慧路灯

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  • CCE部署使用Tensorflow

    = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(10

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • Standard支持的AI框架

    04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 申请专职人员激励(Funding Head)的实战项目金额是多少?

    申请专职人员激励(Funding Head)的实战项目金额是多少? 项目当期华为云付费规模≥30万。 父主题: 专职人员激励(FH)

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlowPyTorch镜像,CPU/GPU规格的资

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  • Tensorboard的使用

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlowPyTorch镜像,CPU/GPU规格的资

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  • Tensorflow算子边界

    = 1 filterH - padHHead - 1 >= 0 filterW - padWHead - 1 >= 0 还有一条约束涉及中间变量,公式如下: a = ALIGN(filter_num,16) * ALIGN(filter_c,16) * filter_h * filter_w

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topolog

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  • Volcano调度概述

    Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像,已经装好了基础的tensorflow库,它分支持GPU和支持CPU两个版本,在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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