摘要：快，着实有点快。 现在，经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。 啪的一下，就能完成训练！
本文分享自华为云社区《这就是华为速度：2.69分钟完成BERT训练！新发CANN 5.0加持，还公开了背后技术》，作者：昇腾CANN。
快，着实有点快。
现在，经典模型BERT只需2
摘要：随着通信技术的发展，交通领域提出以C-V2X车路协同技术来弥补单车智能存在的缺陷，从而推动智能驾驶、自动驾驶技术的成熟。
本文分享自华为云社区《带你全新认识华为云IoT路网数字化服务》，作者：华为IoT云服务。
当前，已有百余年历史的汽车产业，正在向网联化、智能化发展。随着通信技术的发展，交
摘要：ModelArts VS Code插件一键接入云上开发环境介绍及操作指导
对于习惯于使用本地VS Code IDE的开发者，受限于本地资源，采用本地开发加云上调测的远程开发方式不失为一种更好的选择。对比一下本地开发和远程开发的优劣可以看到，本地+远程结合的方式可以同时享受IDE工程化开发的优
《Python机器学习手册——从数据预处理到深度学习》
这本书类似于工具书或者字典，对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚，感觉虽然是工具书，但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解，在应用中也能更为熟练。
以下是根据书上的代码进行实操，注释基本写明了
摘要：借助人工智能技术，可以一定程度上帮助老照片还原原来色彩。还记得之前火热的“老北京视频上色”吗？就是采用类似的技术。
本文分享自华为云社区《基于MindX SDK在Ascend 310上的黑白图像上色初体验随笔》，作者：Tianyi_Li 。
前言
在智能手机越来越普及的今天，拍摄一张色彩鲜艳
摘要：循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！
本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-循环神经网络上篇》，作者：Skytier
循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！
1 应用场景
循环神经网络（RNN
论文题目《Spatial-Spectral T ransformer for Hyperspectral Image Classification》
论文作者：Xin He 1 , Yushi Chen 1,* and Zhouhan Lin 2
论文发表年份：2021
模型简称：SST
发表
原文出自infosecurity
作者：Rebecca James
京东云开发者社区编译
当前，数字化转型的热潮在IT领域发展的如火如荼，越来越多的企业投身其中，机器学习和人工智能等现代技术的融合在公司组织内部也逐渐流行起来。
随着那些构成企业复杂IT基础架构的技术日益成熟，部署云原生环境以及在该
职场中有一种需求叫做老板的需求！
真的很怕又有什么爆款产品出现，
因为会接到老板亲自下的需求。
今年元宇宙很火爆，大厂都纷纷入局！
我们公司也出现了这样的一幕......
即构元宇宙解决方案，提供生动自然的虚拟形象，
灵活快速的场景构建，极致沉浸式体验的实时互动。
ZEGO Avatar表情随动功能简介
ZEGO Avatar SDK 提供了表情随动功能，基于领先的人脸关键点精准识别，结合面部、舌头、眼球在内的 52 种基础面部表情维度，实时捕获用户脸部的表情动作，在虚拟形象上进行实时的还原渲染。
可广泛应用于社交互动、语聊直播等场景中。
虚拟人适用业务场景
不同的自然语言有不同的语法结构，因此需要对语言数据进行语法解析，才能让机器更准确地学到相应的模式。儿语言不同于图像，数据标注工作需要有一定的语言学知识，因此数据的整理也相对更困难。下面以英语为例（别的咱也看不懂），对NLP研究中常见的基本语言学概念进行记录。
词性（Part Of Speech
模型 HMM=(A, B, pi)
初始化三个参数：隐状态初始状态概率向量pi，状态转移概率矩阵A，隐状态生成观测状态概率矩阵B。
实现三个方法：
1、2. 计算给定观测状态序列向量的概率（前向和后向两种计算方法），
3. 给定观测状态序列，求出与该序列最匹配的隐状态序列及其概率（Viterbi算
SimpleITK模块以多种语言为 ITK 提供简化的接口，支持Python、R、Java、C#、Lua、Ruby、TCL 和 C++ 中的开源多维图像分析，由 Insight Toolkit 社区为生物医学科学及其他领域开发。
官方文档链接：https://simpleitk.org/#
在实际
摘要：MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要注意的内容。
本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】算子使用经验总结》，作者：Skytier。
MindSpore给大家提供了很多算子进行使用，今天给大家简单介绍下常用的一些算子使用时需要
只要你懂 Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:D
Andrej Karpathy，前特斯拉 AI 高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师、OpenAI 创始成员和研究科学家。在 7 月离职特斯拉后，A
NAS 简述
本文是神经网络架构搜索（ Neural Architecture Search——NAS）的简要综述。由于本人刚开始涉足这个方向，因此本文也可以看做是最近一段根据本人读过的论文做出的总结，并不是很完整，也未必符合综述的格式，会对一些文章有一定展开，有些观点也未必正确，如果有错误的观点
摘要：昇腾模型压缩工具是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化、张量分解等多种模型压缩特性，致力于帮助用户高效实现模型的小型化。
本文分享自华为云社区《【CANN文档速递11期】带您了解昇腾模型压缩工具》，作者： 昇腾CANN 。
什么是AMCT，它能做什么？
昇腾模型压缩工具(A
分类问题
分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。
同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。
本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。
paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
GitHub： https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining
论文针对预训练语料和领域分布，以
摘要：本篇主要解析lio-sam框架下，是如何进行回环检测及位姿计算的。
本文分享自华为云社区《lio-sam框架：回环检测及位姿计算》，作者：月照银海似蛟龙 。
前言
图优化本身有成形的开源的库，例如
g2o
ceres
gtsam
lio-sam 中就是 通过 gtsam 库 进行 图优化的，
客服
