讯方人才培养解决方案实践

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

表1 鲲鹏高校教学创新实践课课程清单 培训课程 本课程包含以下培训主题 基于鲲鹏的即时交流平台开发及调优 面向高校教师，提供鲲鹏计算创新实践课，实践课主题会根据鲲鹏计算产业发展持续更新和丰富。本项包括以下主题：鲲鹏应用数据分析与管理。 openEuler开源创新实践课 面向高校教师，

查看更多 →

NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

别等等。 课程 知识图谱 、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能，依据 MapReduce服务 进行海量数据抓取和分析，使用已经训练的学生模型匹配，然后给出最后的推荐学习建议和学习路径，以及学生结业后的360度全方位画像。 技术特点 平台支持国内多种直

查看更多 →

鲲鹏高校课程开发支持服务 方案设计 面向高校老师，提供鲲鹏课程开发支持服务。 表1 服务内容说明 服务名称 内容 鲲鹏高校课程开发支持服务 鲲鹏高校课程开发支持是华为面向高校老师推出的教学课件、实验手册等教学材料开发支持服务，支撑老师在课程开发过程中添加鲲鹏相关素材，提升高校开课质量，发展鲲鹏产业生态。

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

使用D CS 实现排行榜功能 方案概述 在网页和APP中经常需要用到榜单的功能，对某个key-value的列表进行降序显示。当操作和查询并发大的时候，使用传统数据库就会遇到性能瓶颈，造成较大的时延。 使用分布式缓存服务（DCS）的Redis版本，可以实现一个商品热销排行榜的功能。它的优势在于：

查看更多 →

ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

查看更多 →

品数字化转型和国产工业软件自主可控，通过工业软件人才培养咨询服务，可以帮助高校学习行业最佳实践（企业级的真实案例）。 华为在国内高校/高职领域深耕多年，非常清楚工业软件、制造行业等对人才的技能的要求和高校培养的毕业生能力的差距。 华为和教育部紧密协同，非常清楚国家在工业软件领域的

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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”。

查看更多 →

多分支管理功能和合并请求功能，彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 应用：高校教师与学生，学习与授课。 场景特点：目前缺少功能完备的研发工具链，搭建研发工具环境耗费大量时间，环境维护耗费精力，现有的研发工具上手慢，学习成本高，不利于教学。 适用场景： 代码托管服务 提供完整的代码托

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

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

查看更多 →