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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    深度学习教学改进项目 更多内容
  • 事件创建改进单

    在页面的右侧点击选择创建改进单,进入创建改进单页面,填写改进信息后,单击“确认”。 图1 事件单创建改进单 图2 创建改进改进信息提交后可以下事件详情页面,改进记录中查看改进单状态及当前责任人,同时点击改进名称会跳转至改进管理页面处理改进单。 图3 查看改进记录 父主题: 处理事件

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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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  • 方案概述

    提供基础功能。 在混合式教学中,教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节,学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学,提升学习体验。针对不同类型的学生或班级,可以通过分层教学模式,设置不同的教学内容和作业,满足个性化教学需求。系统通过数据看板,还

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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  • 成长地图

    促进教师和学生通过Classroom进行实时互动,极大提升了教学体验。 产品介绍 什么是Classroom 功能列表 03 使用 学习如何在Classroom中开始您的实际工作。 教师 账号登录 资源空间 教学市场 教学课堂 成员管理 学生 教学课堂 02 入门 从0到1,快速学习Classroom服务。 操作全景图

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  • 角色说明

    语音辅助、风险预警,视频协同、学习推送 现场安全员/质量检核员 质量检核任务执行, 问题执行, 问题创建, 质量审核, 分析改进, 规范改进 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 语音辅助、风险预等,Al 辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员 调度监控

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 模型使用指引

    从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。

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  • 方案概述

    行高校实践教学改革 教研融入教学:借助拟教研平台工具进行高质量的教研活动一站式生成可匹配不同教学层次、不同定位的高校的教学资源,覆盖理实一体课、课程设计、综合实践、专业实习、毕业实习全实践教学场景。 专业建设和课程改革:通过实践教学平台进行不同方式的学习模式,为各院校补充更加贴合

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  • 应用场景

    和合并请求功能,彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 场景描述: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 提供完整的代码托管服务,以

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  • 产品特性

    支持线上备课、授课、直播、作业布置、实验、考试等全流程一站式软件教学与实践。 提供5000+免费习题和50+在线精品课程资源。 提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题,自由按需选择。 提供业界领先的DevOps软件工程实训教材,以及真实的企业级实战项目过程和技能。 学习业界最前沿的DevOps和敏捷等软件研发理念。

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  • 鲲鹏高校教学创新实践课

    鲲鹏高校教学创新实践课 培训简介 面向高校教师,提供以下课程: 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。 openEuler的创新实践课,实践课主题为熟练使用Linux操作系统、从源码开始构建个性化操作系统,了解openEuler开源社区并体验代码贡献流程。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 华为人工智能工程师培训

    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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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 图像分类对数据集的要求 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果

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