华为云11.11 AI&大数据分会场

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    使用深度学习进行logo制作 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 算法备案公示

    华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 表2 声音制作算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 备案编号 网信算备520111252474601240079号 算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型,再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。

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  • 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

    使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • Logo定制

    Logo定制 用户端界面内Logo定制: 管理员可自定义用户端左上角内的Logo样式,修改为企业Logo。上传图片尺寸需为150*40像素(长宽可上下浮动5像素),格式为JPG/JPEG/GIF格式且文件小于100k。保存设置后,成员登录用户端后,左上角将为企业Logo。 父主题:

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    在哪里可以进行课程学习? 开发者认证订单支付完成后,点击“返回我的云市场”,回到“我的开发者认证”个人中心,进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”,选择“我的开发者认证”,进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    在哪里可以进行课程学习? 订单支付完成后,点击“返回我的云市场”,回到“我的微认证”个人中心,进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”,选择“我的微认证”,进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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  • 准备模型训练镜像

    当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。镜像制作流程如图1所示。 图1 训练作业的 自定义镜像 制作流程 场景一:预置镜像满足ModelArts训练平台约束,但不满足代码依赖的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二

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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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  • 功能介绍

    网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 迁移学习

    间的区分。 单击图标,运行“绑定迁移前的目标数据”代码框内容。 评估迁移数据 在使用迁移算法对数据进行迁移前,可以使用评估迁移数据功能评估当前数据是否适合迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移数据”。界面新增“评估迁移数据”内容。 对应参数说明,如表3所示。

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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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  • 使用Dockerfile制作镜像失败

    使用Dockerfile制作镜像失败 使用步骤“制作镜像并推送到SWR”或“执行Docker命令”制作镜像时,docker build阶段可能会制作镜像失败,可参考各场景对应解决方案处理: COPY或者ADD指令找不到文件 制作镜像时拉取基础镜像失败 执行命令失败 拉取DockerHub镜像超时或失败

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  • Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误

    Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后,在资源详情的规格信息中,系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致,从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决:

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  • 方案概述

    的视频制作。相对于传统的新闻视频制作流程,AI虚拟数字人系统极大地提高了视频制作效率。传统的新闻视频制作流程需要进行化妆、布景、拍摄、剪辑等多个环节,需要耗费大量的时间和人力成本。而AI虚拟数字人系统则可以在不需要人工参与的情况下,自动完成视频制作的整个过程,大大节省了制作成本和

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 创建tool

    String 工具使用说明。 取值范围:长度[0,255],中文算单个字符,不能包含<>()#%&/字符。 cpu 否 String 使用工具对节点的CPU限制,由数字和单位组成,单位为“C”,默认为2C,表示2核。 取值范围:[0, 2000]。 memory 否 String 使用工具对

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