深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Scrum实践之团队 随着近些年敏捷在行业及企业的推广，越来越多的企业意识到了敏捷所带来的好处，并愿意在敏捷上有所投入，从而越来越多的朋友加入了敏捷从业者行列，愿意学习敏捷知识。 本文内容推荐有基本敏捷常识及有一定Scrum理论基础的朋友们阅读，并按实际场景进行参考。 定义和特性说明

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Scrum实践之冲刺 定义和特性说明 定义 Scrum框架是目前在敏捷圈内比较流行的，下图展示了Scrum框架实践的全景图。 在Scrum框架中，工作在建议时间长度的迭代中循环做，这个迭代叫做冲刺。 各个冲刺提交的工作内容必须是对用户和客户来说具有确 定价 值的交付物。通常来说，在每

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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 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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收获知识：认证体系覆盖多个前沿热门技术领域，通过学习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识 收获技能：基于不同角色设计，理论知识与实践技能并重，采用笔试、实验、面试等考试形式，综合提升学员技能 收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶

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实训过程跟踪——准确把握教学节奏，智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量，提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新 提供新工科项目10+，助力软件工程专业改造升级

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完成该培训后，您将系统地理解并掌握深度前馈网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、 自然语言处理 理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程

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V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Galle

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：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。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/自然语言处理/图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big

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敏捷实践之物理看板与电子看板 选择物理看板还是电子看板 敏捷项目最终的成功还是失败，与使用物理看板还是电子看板没有绝对的因果关系。换个方式说，选择哪种看板不是对与错，而是适合与不适合。所以，要思考的是哪种方式更适合你的团队。 物理看板的优势和劣势 优势 成本低：几乎不需要成本，办

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能，为员工提供实践的学习体验。 需要开展远程教育和在线实践教学的高校和职业院校，可以利用造风者平台快速搭建实验环境，实现线上线下教学的无缝对接。 方案架构 本方案通过搭建一个基于华为云的在线学习网站，结合私有云中配套的沙箱虚拟资源平台，构建一个可在线学校并能进行实践的沙箱平台，平

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云容器快速搭建网站：利用云容器引擎CCE快速实现网站搭建，体验容器为企业应用带来的极大便利性。 人工智能 智能表单和证件 文字识别 ：身份证、驾照、发票，轻松实现文字识别，告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析：车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘。 软件开发

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HE2E DevOps实践之管理代码 背景介绍 本文以“DevOps全流程示例项目”为例，介绍如何在项目中进行代码开发。 开展实践前，需要完成创建项目。 本样例项目中采用分支来进行代码的开发。首先由开发人员Chris在代码仓库中创建分支，并进行代码开发；然后开发人员Chris在代

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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CodeArts IDE Online最佳实践汇总 本文汇总了基于CodeArts IDE Online常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导。 表1 CodeArts IDE Online最佳实践一览表 最佳实践 说明 2-基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务

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加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用场景、方案

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