- 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。
- 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理... 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理...
- modelarts AI市场上的中文文本分类-Bert体验记录 modelarts AI市场上的中文文本分类-Bert体验记录
- 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。
- 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。
- 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。
- ModelArts-AI市场汇集了各式场景，各式领域的模型及算法，官方也发布了大量的预置算法。包括图像分类，物体检测，文本分类，声音分类，分割等等。官方发布的算法都有详细的描述文档，并给出了大部分参数供用户调试，可以满足大部分用户的需求。 但还有些隐藏的参数没有公开。 已发布的算法都为用户预留了可增加自定义参数的权限，一些未定义的参数，使用时直接添加参数即可。 ModelArts-AI市场汇集了各式场景，各式领域的模型及算法，官方也发布了大量的预置算法。包括图像分类，物体检测，文本分类，声音分类，分割等等。官方发布的算法都有详细的描述文档，并给出了大部分参数供用户调试，可以满足大部分用户的需求。 但还有些隐藏的参数没有公开。 已发布的算法都为用户预留了可增加自定义参数的权限，一些未定义的参数，使用时直接添加参数即可。
- 故事的最开始要从前几天晚上旁听的一场ModelArts闭门会说起，在闭门会上通过会议主持者、著名开源布道者林旅强大佬了解到社区有开发者在做“云毕业照”的项目，当时听到的时候我还没什么项目，毕竟我不会后端代码。然后无意中搜到Richard的论坛ID并且找到了“云毕业照”初级版的详细介绍和源代码，于是就动手实践。 故事的最开始要从前几天晚上旁听的一场ModelArts闭门会说起，在闭门会上通过会议主持者、著名开源布道者林旅强大佬了解到社区有开发者在做“云毕业照”的项目，当时听到的时候我还没什么项目，毕竟我不会后端代码。然后无意中搜到Richard的论坛ID并且找到了“云毕业照”初级版的详细介绍和源代码，于是就动手实践。
- ACL 2020 总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态跟踪7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。 ACL 2020 总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态跟踪7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。
- 在使用ModelArts之前，需要先进行实名认证已经取得访问密钥，这篇文章将演示如何快速实名认证和获得密钥。 在使用ModelArts之前，需要先进行实名认证已经取得访问密钥，这篇文章将演示如何快速实名认证和获得密钥。
- 机器学习基础——基于SVM的红酒处理，轻松了解SVM，基于常见的红酒数据集，从基础开始，学习SVM，每天进步一点点哈。 机器学习基础——基于SVM的红酒处理，轻松了解SVM，基于常见的红酒数据集，从基础开始，学习SVM，每天进步一点点哈。
- 机器学习基础——基于鲍鱼年龄预测的线性回归Demo（附代码）。回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。 机器学习基础——基于鲍鱼年龄预测的线性回归Demo（附代码）。回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
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- 在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指定Graph和engine的ID，做一些设置，比如图像输入的宽度和高度等。这里使用官方例程中的模板进行基本设置，之后根据模板设计自己的推理过程，主要是Inference这部分代码。 在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指定Graph和engine的ID，做一些设置，比如图像输入的宽度和高度等。这里使用官方例程中的模板进行基本设置，之后根据模板设计自己的推理过程，主要是Inference这部分代码。
- 在Atlas 200 DK上部署自己的模型时(使用Python语言)，推理结果与原模型不一致怎么办？仔细对比一下，可能是推理结果的顺序错了哦。 在Atlas 200 DK上部署自己的模型时(使用Python语言)，推理结果与原模型不一致怎么办？仔细对比一下，可能是推理结果的顺序错了哦。
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