- 操作前提：登录华为云进入【实验操作桌面】，打开Chrome浏览器进入华为云登录页面。选择【IAM用户登录】模式，于登录对话框中输入系统为您分配的华为云实验账号和密码登录华为云，如下图所示注意：账号信息详见实验手册上方，切勿使用您自己的华为云账号登录。如果出现显示权限不足直接点击“关闭”，没有直接跳过 任务一.准备数据 1.数据集介绍本次实验，我们使用包含四个类别的美食分类数据集，每个类别1... 操作前提：登录华为云进入【实验操作桌面】，打开Chrome浏览器进入华为云登录页面。选择【IAM用户登录】模式，于登录对话框中输入系统为您分配的华为云实验账号和密码登录华为云，如下图所示注意：账号信息详见实验手册上方，切勿使用您自己的华为云账号登录。如果出现显示权限不足直接点击“关闭”，没有直接跳过 任务一.准备数据 1.数据集介绍本次实验，我们使用包含四个类别的美食分类数据集，每个类别1...
- @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MobileNetV4实战：使用MobileNetV4实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import json... @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MobileNetV4实战：使用MobileNetV4实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import json...
- @[toc] 摘要https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf近年来，与轻量级卷积神经网络(CNN)相比，轻量级视觉Transformers(ViTs)在资源受限的移动设备上表现出了更高的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级VIT和轻量级CNN之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，我们重新审视了标准... @[toc] 摘要https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf近年来，与轻量级卷积神经网络(CNN)相比，轻量级视觉Transformers(ViTs)在资源受限的移动设备上表现出了更高的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级VIT和轻量级CNN之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，我们重新审视了标准...
- 本文实现了 K-Means 和 K-Medoid 的算法。使用鸢尾花(Iris)数据集做了两种聚类方法在欧氏距离和余弦距离的聚类测试。通过精度、召回率、F1、纯度 对聚类效果做了评估。 本文实现了 K-Means 和 K-Medoid 的算法。使用鸢尾花(Iris)数据集做了两种聚类方法在欧氏距离和余弦距离的聚类测试。通过精度、召回率、F1、纯度 对聚类效果做了评估。
- 本文作者：方茂元（中国区ICT咨询规划部首席专家）全文约2606字，阅读约需7分钟由于工作原因，我对AI大模型战略有一定的研究，对此我认为我们需要跳出技术本身来思考产业发展规律，原因如下： AI不改变世界，只是加速世界变化（就像汽车相对于马车，世界有了更快的交通工具）；AI需求层次与马斯洛需求层次理论模型非常像，从生理需求出发，人首先是个动物，AI首先需要算力； 安全感是人在吃饱穿暖后的下一... 本文作者：方茂元（中国区ICT咨询规划部首席专家）全文约2606字，阅读约需7分钟由于工作原因，我对AI大模型战略有一定的研究，对此我认为我们需要跳出技术本身来思考产业发展规律，原因如下： AI不改变世界，只是加速世界变化（就像汽车相对于马车，世界有了更快的交通工具）；AI需求层次与马斯洛需求层次理论模型非常像，从生理需求出发，人首先是个动物，AI首先需要算力； 安全感是人在吃饱穿暖后的下一...
- 提升各项任务中鲁棒性和准确性 提升各项任务中鲁棒性和准确性
- 本文介绍了如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型。首先，讲解了MindSpore的优势和架构。随后，详细描述了从数据下载、预处理到神经网络模型定义、训练和测试的完整流程。通过实例代码演示了如何使用MindSpore进行模型训练、保存和加载，并展示了模型预测的结果。最后，总结了学习过程中的重要经验和心得，鼓励读者动手实践，进一步探索和应用MindSpore。 本文介绍了如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型。首先，讲解了MindSpore的优势和架构。随后，详细描述了从数据下载、预处理到神经网络模型定义、训练和测试的完整流程。通过实例代码演示了如何使用MindSpore进行模型训练、保存和加载，并展示了模型预测的结果。最后，总结了学习过程中的重要经验和心得，鼓励读者动手实践，进一步探索和应用MindSpore。
- 集合通信定义了一系列标准信息交换接口，解决并行计算时不同进程之间的通信问题。集合通信广泛用于AI、HPC等大规模计算通信场景。以深度学习数据并行训练场景为例，训练任务将不同训练样本分配给多个加速节点并行训练，在每一个训练迭代（或若干迭代）之后，模型梯度数据需要在所有节点间进行同步（如求和操作）。 集合通信定义了一系列标准信息交换接口，解决并行计算时不同进程之间的通信问题。集合通信广泛用于AI、HPC等大规模计算通信场景。以深度学习数据并行训练场景为例，训练任务将不同训练样本分配给多个加速节点并行训练，在每一个训练迭代（或若干迭代）之后，模型梯度数据需要在所有节点间进行同步（如求和操作）。
- 本文作者：郑岩（华为云AI变革首席专家）全文约3554字，阅读约需9分钟上周，我们探讨了企业应用AI大模型的“道、法、术”——法：落地篇“AI变革五阶八步法”的前四步内容（华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” -- 法：落地篇 （上））。今天，我们将继续深入解析“五阶八步法”剩余的要点。第4阶数据 ⑤ 知识数据治理 这里的知识数据治理，完全是for AI的，大致可以分成两个部分... 本文作者：郑岩（华为云AI变革首席专家）全文约3554字，阅读约需9分钟上周，我们探讨了企业应用AI大模型的“道、法、术”——法：落地篇“AI变革五阶八步法”的前四步内容（华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” -- 法：落地篇 （上））。今天，我们将继续深入解析“五阶八步法”剩余的要点。第4阶数据 ⑤ 知识数据治理 这里的知识数据治理，完全是for AI的，大致可以分成两个部分...
- 基于MindSpore的GPT2文本摘要 安装环境pip install tokenizers==0.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配，如果发现案例跑不通，可以指定mindnlp版本，执行`!pip install mindnlp==0.3.1`pip install mi... 基于MindSpore的GPT2文本摘要 安装环境pip install tokenizers==0.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配，如果发现案例跑不通，可以指定mindnlp版本，执行`!pip install mindnlp==0.3.1`pip install mi...
- AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望 AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望
- 华为携手各领域客户及伙伴，全面分享了HarmonyOS、盘古大模型、昇腾AI云服务、GaussDB数据库等最新科技创新成果。 华为携手各领域客户及伙伴，全面分享了HarmonyOS、盘古大模型、昇腾AI云服务、GaussDB数据库等最新科技创新成果。
- 数据清洗和预处理是数据科学和机器学习项目中的关键步骤。这些步骤确保了数据的质量和一致性，从而为后续的分析和建模提供了坚实的基础。Python作为数据科学领域的热门编程语言，提供了丰富的库和工具来处理和清洗数据。本文将介绍如何使用Python进行数据清洗和预处理，并提供相应的代码示例。 1. 导入必要的库在开始数据清洗和预处理之前，我们需要导入一些常用的库。这些库包括Pandas用于数据操作，... 数据清洗和预处理是数据科学和机器学习项目中的关键步骤。这些步骤确保了数据的质量和一致性，从而为后续的分析和建模提供了坚实的基础。Python作为数据科学领域的热门编程语言，提供了丰富的库和工具来处理和清洗数据。本文将介绍如何使用Python进行数据清洗和预处理，并提供相应的代码示例。 1. 导入必要的库在开始数据清洗和预处理之前，我们需要导入一些常用的库。这些库包括Pandas用于数据操作，...
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