云解析服务 DNS

云解析服务(Domain Name Service)提供高可用,高扩展的权威DNS服务和DNS管理服务,把人们常用的域名或应用资源转换成用于计算机连接的IP地址,从而将最终用户路由到相应的应用资源上

    深度学习框架Caffe源码解析 更多内容
  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 什么是医疗智能体

    提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ,支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 下载源码包

    下载源码包 下载Fabric源码包作为三方库。可选择使用1.x或2.x风格开发跨链智能合约: 版本 链接 1.x https://github.com/hyperledger/fabric/tree/release-1.4 2.x https://github.com/hyper

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  • 溯源码删除

    源码删除 功能介绍 溯源码删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串

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  • 溯源码查询

    源码查询 功能介绍 溯源码查询 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串

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  • 源码仓库授权

    在左侧导航栏中选择“系统设置”。 单击“源码仓库授权”模块中的“编辑”,进入“已授权源码仓库”页面。 选择以下任意方式删除源码仓库授权。 批量删除。 勾选待删除授权源码仓库,单击“批量删除”。 图2 批量删除 在弹出框中输入“DELETE”,单击“确定”,完成删除授权。 单个删除。 选择待删除授权源码仓库,在“操作”列单击“删除”。

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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  • 配置&编译框架简介

    配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统,基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统,还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置,Huawei

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  • AI开发基本流程介绍

    对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前,

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Z

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  • 迁移学习

    ,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 创建源码构建任务

    开通企业项目后可以使用。 描述 构建任务描述信息,长度不超过64个字符。 *代码源来源 选择源码仓库,需要先参考仓库授权创建授权,然后设置代码源来源。 选择“样例库”,选择一个所需的样例。 说明: 源码使用的技术栈类型必须是Java、Tomcat、Node.js、Python或Php。

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  • 编辑源码构建任务

    编辑源码构建任务 本章节指导您根据实际需要编辑源码构建任务。 前提条件 待编辑的源码构建任务已存在: 系统创建构建任务,请参考使用容器部署方式基于界面配置创建并部署组件、使用容器部署方式基于YAML配置创建并部署组件。 用户创建构建任务,请参考创建源码构建任务。 编辑源码构建任务

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  • 成长地图

    CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 产品优势

    互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算

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