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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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十层，甚至上百层，参数规模达到百兆甚至在GB规格以上，导致对计算资源的规格要求极高，主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TFLOPS，内存在2GB规格左右，ROM空间在2GB左右，需要将端侧模型大

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程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数

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(dataSize)/128M，程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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怎样获取在函数运行过程中实际使用了多少内存？ 函数调用的返回信息中会包含最大内存消耗等信息，请参考开发指南中的SDK接口。也可以在执行结果界面查看。 父主题： 函数执行

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为什么要获得华为云认证？ 华为云职业认证 范围涵盖云服务、鲲鹏、物联网、人工智能、大数据、 GaussDB 、openGauss等前沿领域，帮助华为云用户全面提升业务理解、架构设计、应用开发等核心能力。华为对不同级别的合作伙伴，有相应的认证要求，具体请参见对应的合作伙伴计划。 通过职业认证可以

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。

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检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾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%

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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MDF额度有多少？ 最高额度参考： 解决方案提供商计划：核心级30万元；领先级10万元； （分销计划）总经销商：区域一&二30万元；区域三20万元； 软件合作伙伴： 云软件认证：5万元 ； 先进云软件认证：8万元； 服务合作伙伴：服务伙伴按照二级能力标签进行发放 具体以华为云官网发布的伙伴权益为准。

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