AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习下的农村高中微课教学研究 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • IAM 身份中心

    技术、观点、课程专题呈现 云小合集 云计算知识哪家强,云上小来开讲! 云图说合集 云图说系列,是您了解华为云必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博 智能问答机器人 ,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户聚集地。

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  • 小微

    WeLink 推出 智能语音助手 “小”。 有两种方式打开小: 在消息首页下滑屏幕,便可呼出小 长按通讯录图标,说出你问题 英文版WeLink,无法使用小语音对话服务。 小可以为你做什么? 公司同事重名太多怕找错人 立马找到你想要那个TA。 对小说:“找一XX”。

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  • 方案概述

    作物事宜播种范围,动态展示春耕进度; 通过对温度、降水等气象数据汇集,将现阶段与历史数据对比,给出气象对作物生长影响分析,给出建议调控,并对作物长势进行监测。 当前农业生产及管理部门痛点: 农业政府 缺少基于卫星遥感&人工智能能力,无法对园区作物快速精准识别,无法聚焦作物提供农业气象服务和决策分析;

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  • 方案概述

    容器实验环境,深度集成华为云虚拟化能力,提高平台实验环境并发规模。 产业融通:在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts,提供真实产业级实践环境,体验企业级敏捷式一站开发服务,通过真实工程项目,培养学生工程实践能力和解决复杂工程问题能力。

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  • 方案概述

    球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式深刻变革。当下,教育培训改革已从内容供给改革(在线课程)、教与学模式改革、评价模式改革以及课堂环节改变(智慧教室建设)等几个方面全面铺开。课堂是教育主战场,是人才培养主渠道,目前“课堂教学”环节却面临着诸多问题:

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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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  • 方案概述

    在混合式教学中,教师可以灵活设计课前-中-课后各个教学环节,学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和信小程序多端互动教学,提升学习体验。针对不同类型学生或班级,可以通过分层教学模式,设置不同教学内容和作业,满足个性化教学需求。系统通过数据看板,还提供了详尽学习行为和结果数据统计分析,帮助教师和学生及时了解当前学情。

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  • 视频帮助

    了解Volcano总体架构,设计原理及典型场景应用 5小时 六节学懂容器高性能批量计算 Kubernetes原理剖析与实践 Cloud Native Lives 第1:云原生技术前世今生 01:18:41 云原生技术前世今生 Cloud Native Lives 第2:通过K8s快速部署第一个容器应用

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 发布图文课

    自学奖励:可设置学分奖励完成学习学员 课程评论:可关闭课程评论,关闭后学员无法对课程发布评论,该功能对外链模式图文不可用 课件下载:可允许学员下载课程中课件,,该功能对外链模式图文不可用 课程完成要求:可设置学完全部/任意课件,即判定课程完成 进度同步:开启同步后;在其它途径学习进度会根

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    操作步骤-手机端: 登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可

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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 客户痛点: 随着教育发展,通过信息化、数据化、智能化推动教育高质量发展要求越发迫切,教育准确管理、教育因材施教、个性学习、智能评价等多个维度诉求越发需要结合应用系统、数据系统、智能化系统来实现,通过智慧教育云平台体系化构建教育数字底座、融合大数据、

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  • 模型训练

    这就需要借助模型精度无损或压缩技术,如通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术,实现模型自动压缩及调优,进行模型压缩和重新训练自动迭代,以保证模型精度损失极小。无需重新训练低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换,多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源轻量化需求

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    本文使用ModelArts上NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1,具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持镜像详情。该Snt9B资源中Python环境为3

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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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