付健权，华为云MVP，企业上云导师。软通动力，售前解决方案经理，为制造业讲解华为云产品，为客户提供上云和云上解决方案。为企业提供大数据方面解决方案包括数据上云，数据存储，数据分析，结果反馈整个流程。“从来没有想到自己会进入到互联网行业，因为本人所从事的工作以及工作经历都是纯工科，工作的地方也是非常传统的制造业。”提起自己转身互联网领域，付建权用了四个字表达了自己的心情“艰难转身”。付建权从2011年参加工作到现在，具有6年制造业行业的背景，熟悉制造业产品全生命周期；具备非标设计工作经验、工艺CAPP智能制造工艺仿真经验，包括应用三维工艺仿真软件进行生产制造的过程三维动画制作。众里寻TA千百度2018年3月，付建权的一个客户是一名套管生产商，接触中，客户表示他们想通过对车间灌区历史数据的分析，形成浇注的工艺模型；同目前现有工艺进行对比，实现指导生产，优化工艺，缩短生产周期的效果。同时，要对罐区采集的温度真空度的历史数据进行分析，通过算法建立罐区的工艺模型，对现有罐区工艺进行指导生产，达到提高产能的目的。付建权梳理出客户的需求如下：通过对历史数据的分析，要求机器算法能够准确判断出当前罐子的状态。并能够根据当前状态能够做出提醒，提醒操作工人下一步的操作步骤。同时，还要结合MES中的实验结果，判断推荐工艺参数是否合理。基于这些，需给出最优的工艺计划。当时的付建权有点蒙圈，对于大数据他也只是略懂，完全不知应从哪里下手，多处寻求解决方案也都是无果。从机械工程到AI开发的转身做机械工程的，骨子里都有着一股子不服输的劲儿。在18年4月份，付建权了解到华为云相关技术和解决方案，参加了“云聚沈阳 数赢未来2018华为-沈阳云产业高峰论坛暨‘数∙智’沈阳创新中心上线仪式”活动。整个活动中，他关注和了解了很多华为云推出的新技术和解决方案。他认为，华为云的技术可以帮助他把大数据与人工智能以及更多更实用的技术应用到传统的制造业身上。于是，付建权做了一个艰难的决定：转身，拥抱新技术！蓦然回首，Ta在灯火阑珊处可以想象的到，一个从未接触互联网技术的机械工程师上手的难度是多大。开始学习时，付建权遇到最大的问题就是专业术语、词太多，每次学习都要一个个的查阅。不过，还好有华为云学院，从基础的互联网知识到专业的技术课程都囊括。付建权在华为云学院从从基础课程开始到角色系列课程，一门门的自学。在学习完40+的课程，同时进行中89+的课程学习，他表示只要云学院上有新的课程就会跟着学习，一点点的增长自己的专业知识储备。无意间，在专注数据学习的付建权，看到华为云产品中有一个很有意境的产品 “ModelArts”。抱着好奇的心态，他点开去浏览。这一看，就像是为付建权打开了新世界大门一样，他发现这是一个真正从零就能上手的AI开放平台。从此，他就爱上了ModelArts这个产品，只要和ModelArts相关的课程一次不落的都参加了。经过自己的努力和钻研，付建权发现可以利用ModelArts平台上的功能给自己工作带来很大的便利。他举例到，如OCR可以解决制造业不同信息流转，大量人工录入的过程；图像处理可以解决制造业质量的检测来客服AOI太高精度问题，配料配比可以沉淀更多专家的经验等。随着时间的推移，付建权在学习的过程中也渐渐有了感觉，他总结到，人工智能本身就是一门技术，它是多学科多技术的融合。人工智能必须要和行业的智慧与行业的数据结合起来才能很好的落地。人工智能在行业落地需要的是真的走出第一步，要勇于走出第一步，不能等着所有的事物（算法、算力、数据等）都准备好才去做，要用价值来驱动数据。回想起来，付建权的总结跟他自己的“转身”如此相像，现在是一个高速发展的时代，如果想跟上时代的步伐，我们就必须做一个“复合型”人才，不能局限于一种技能。制造业都在+互联网、+AI，寻求更多更广的发展，我们更要接触和学习新鲜事物。

知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和；知识大爆炸时代，如何构建完整的知识管理体系，实现各种结构的数据的统一管理；如何保障知识搜索效果，运用图谱技术，从海量数据中快速准确定位所需知识点；如何针对学员需求制定学习计划，利用碎片时间进行系统化培训学习和考试；如何构建全员论坛及交流平台，实现员工线上论坛自由交流模式；本期话题，华为云将携手两位行业大咖齐聚一堂为您分享知识图谱、知识管理方案，让AI赋能知识。直播地址(选择AI赋能知识):https://bbs.huaweicloud.com/webinar/100023【华为云云市场，助您上云无忧】

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[中国，北京，2020年11月11日] 近日，2020华为多合一电驱动系统DriveONE发布会在北京盛大召开。此次华为发布了业界首款超融合的动力域解决方案。发布会的主题是，“融合致简，云智归一”。一方面，华为多合一电驱动系统集成了MCU、电机、减速器、DCDC、OBC、PDU、BCU七大部件，实现了机械部件和功率部件的深度融合。另一方面，把智能化带入到电驱动系统中，实现端云协同与控制归一。华为发布业界首款多合一电驱动系统DriveONE华为在ICT领域拥有30多年电力电子的技术积累，不仅如此，华为数字能源产品线总裁周桃园还提到：“华为将领先的5G、大数据、云计算、人工智能等数字化技术，融合创新于电动汽车的电驱控制、电池安全，及三电故障预测等领域，打造‘融合极简、安全可靠、卓越体验、AI云智’的创新智能电动解决方案，帮助车企造好车，加速汽车产业电动化发展。”华为智能电动领域总裁王超表示，华为从客户体验出发，关注体验常用常新，致力打造极致体验的产品，推出最高效、最安静、最高密的多合一电驱动系统。秉承着复杂留给自己，简单留给客户的理念，提出DriveONE三层平台化架构：电动化数字开发平台+硬件平台+软件平台，在AI和大数据的加持下，可以大幅提升开发效率，助力车企提升产品竞争力。融合极简。该系统实现了开发简单、适配简单、布置简单、演进简单。具体来看，DriveONE可助力整车动力域极简布置，做到Z向节省220mm，安装支架减少2个，线束缩短5m，连接器减少3个，水管口及水管减少2个。另外，通过自研AutoSar，该系统实现端云协同开发，开发效率明显提升。安全可靠。该系统通过车、桩、云、网四项校验保证充电零事故，通过安全整体可视、电池可视、电驱可视、充电可视的完整充电系统保障所有充电、用电、用车的安全，同时提供可追溯的电子证书。不仅如此，华为采用创新的功能安全设计，通过从模块到系统的融合以及从场景到解决方案的融合，切实提升系统的安全性。卓越体验。作为业界首款高压多合一电驱动系统，该系统可满足2C快充体验，充电10分钟续航200km。对比以往方案，该系统具备更高效率（NEDC效率89%）、更高精度（SOC检测精度±3%）、更少能耗，提升续航能力。同时也更高密，功率密度可达到2.1kw/kg。此外，该系统极限工况性能表现优异（持续高车速180km/h、0-100km/h反复加速20次），还实现了低噪音（NVH 78 dB）低辐射（EMC CLASS 4），营造静谧舒适体验。AI云智。通过电动数字化开发平台-PDDP，在AI&大数据加持下，该系统开发效率提升10%。另外从当前车主十分关注的OTA升级功能来看，该系统采用集中扁平式OTA架构，在保证性能提升的同时简化路径以及降低版本复杂度，将行业内普遍10min的升级时间缩短至30s，未来可实现一键极速升级。在此基础上，该系统还通过三层多级严控，全方位保护OTA升级安全，为客户带来优质体验。华为超融合多合一电驱动系统DriveONE，不仅实现了产品维度的集成，还将电力电子技术、AI技术和电驱动系统进行深度融合，我们致力于将数字技术带入电动汽车领域，联合车企共同驱动汽车产业电动化的发展。

Hi，各位开发者小伙伴：AI福利课打卡已经结束啦，即日起，参与AI福利课建模打卡的用户可兑换实物奖品啦！因奖品发放数量较多，奖品将分批次进行发放，请还未填写奖品邮寄信息表的同学抓紧填表哈，兑奖截止1月5日23:59，逾期不填表视为放弃兑奖资格哦！（表单在名单下面）建模打卡获奖名单已出，公示如下：如有疑议请联系小助手微信沟通处理：小助手05号企业微信或添加hwyxzs05，请勿用论坛私信等方式点击填写奖品邮寄信息登记表，扫码也可以进入哦~为响应全国垃圾分类环保举措号召，提高垃圾分类处理效率，AI技术闪亮登场，在垃圾分类的应用中成为居民的得力助手。为普及AI助力垃圾分类技术，华为云增设此节AI垃圾分类课程，目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别，课程参考深圳垃圾分类标准，通过对生活垃圾图片进行分类，即首先识别出垃圾图片中的物品类别（如易拉罐、果皮等），然后查询垃圾分类规则，最后输出该垃圾图片中物品属于可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾中的具体类别。现在参与课程学习并打卡，还有更多福利活动等你哦，积分、奖品快到碗里来~AI全栈成长计划·福利篇《垃圾分类知识入门》课程学习地址：点击跳转学习《垃圾分类知识入门》 ▶活动时间：2020.11.11 - 2020.12.31 23:59  ▶活动奖励：1、凡是完整学习AI垃圾分类课程并打卡的用户，享受以下奖励（此项奖励截止12月13日）：       l  AI全栈成长计划课程50积分！l  华为云商城500码豆！2、凡是成功搭建AI垃圾分类模型并打卡的用户，享受以下奖励：l  三合一数据线/文件袋/智能保温杯任选其一，数量有限，先到先得！l  云享专家直通车推荐资格！注：课程奖励与搭建模型奖励可叠加 ▶参与途径：点击此处去学习AI垃圾分类课程，按照指导流程，完成ModelArts垃圾分类模型大家可参考社区小伙伴贡献的五分钟极速打卡教程：点击查看《垃圾分类知识入门》课程超快打卡教程▶打卡要求：1、AI垃圾分类课程学习打卡在本帖下方回复您的华为云ID，同时截图AI垃圾分类课程的学习截图，且全部课程学习进度为绿色完整状态，截图中需清晰显示您的华为云ID，同时与您回复的华为云ID保持一致，如下图所示：2、AI垃圾分类搭建模型打卡步骤一：模型搭建根据课程链接中的指导文档，完成垃圾分类模型搭建，可以正确预测结果即可。步骤二：课程打卡在本帖下方回复您的华为云ID，同时截图ModelArts垃圾分类的预测结果，截图中需清晰显示您的华为云ID，同时与您回复的华为云ID保持一致，如下图所示： 同时参加课程打卡和建模打卡的用户需要打卡两次并在回复里注明打卡项目（如课程打卡/建模打卡）哦！活动规则l  活动在活动期限内参与有效，此外时间内参与打卡无效；l  活动结束后5日内公布详细结果，公示期3天，公示期结束开始兑奖；l  所有活动奖品将在活动结束后15个工作日内完成发放；l  活动奖品颜色随机，且部分奖品数量有限发完即止；l  如遇奖品库存不足会进行同价位奖品调换，介意者谨慎参与活动；l  活动奖品需要进行华为云账号实名认证后领取；l  如发现使用他人身份恶意重复报名活动，或采取机器批量注册/虚拟手机号注册/购买账号等恶意注册行为进行违规行为，华为云AI社区有权取消相应人员的活动参与权利，并收回相关奖励；l  本次活动所有回帖内容需满足华为云论坛发帖规范：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-23077-1-1.html号外号外~~华为云即将举办《华为云“云上先锋”--AI学习赛》，此次大赛就是以垃圾分类为主题，我们相信大家学习完了本课程都有资格、有能力参与此次比赛并取得好成绩，此次大赛设立了荣耀笔记本、HUAWEI MatePad等多重奖励，总额高达2万元，优秀选手还有机会进入华为实习哦！欢迎大家报名参与！大赛报名及奖励详情请点击：《华为云“云上先锋”--AI学习赛》最后，此次福利课程主要聚焦在图像分类领域，如果你想更加系统的学习 AI 知识，参与更多 AI 应用案例的开发，欢迎大家报名 AI 全栈成长计划的完整课程，带您 0 基础入门，构建 AI 实战技能体系！点击报名：《华为云 AI 全栈成长计划》

2、双耦合自适应滤波器基于这样一个数学模型，接下来我们就构建了一种新的滤波器结构，称之为双耦合自适应滤波器。这个滤波器跟传统线性的自适应滤波器相比，主要有两个方面的不同，第一个不同是传统的线性滤波器只有一个学习单元，而我们的这个滤波器有两个学习单元，分别是这里的线性回声路径滤波器，我们用Wl来表示。还有非线性的回声路径滤波器，我们用Wn来表示。第二个不同就是，我们在这两个滤波器之间还加入了一个耦合因子，这个耦合因子目的就是为了协同二者更好的工作，让二者能够发挥出最大的效能，甚至能够起到1+1＞2的效果。3、双耦合滤波器设计当滤波器的结构确定下来之后，我们要去设计滤波器系数了。设计过程我把它总结成了三步，第一步就是构建优化准则，第二步是求解滤波器的权系数——Wl和Wn，最后一步就是构建耦合机制。第一步就是构建优化准则。我觉得构建优化准则，应该是整个滤波器设计里面最重要的一步，因为它决定了滤波器性能的上限。什么样的优化准则是一个好的优化准则呢？我觉得好的优化准则需要跟问题的物理特性有效匹配起来，所以在构建优化准则之前，我们先对非线性声学回声的特性进行分析，希望通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。我们的分析是基于上面的函数，我们称它为短时相关度，它所表示的是两个信号，在一个短时的观测时间窗“T”这样一个尺度范围内的波形的相似程度，需要注意的是这个函数它是统计意义上的，因为我们对它进行了数学期望运算。同时在分子的最后一项我们还加了一个相位校正因子，目的是为了将这两路信号的初始相位对齐。基于前面构建的短时相关度函数，我们对大量声学回声数据进行分析，并挑选了几组比较典型的数据：绿色的曲线对应的是一组线性度非常好的回声数据。我们从这个数据上可以看到，在整个时间T的变化范围内，它的短时相关度都非常高，达到0.97以上，接近于1。黄色曲线，对应的数据具有比较弱的非线性失真，所以在时间T变大了之后，短期相关度逐渐降低，最后趋于一个相对平稳的值。而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据，为了对这三组数据进行有效对比，我们还给出了一条蓝色曲线，这条曲线是信号与噪声的短时相关度，它在整个时间T范围内都很小。通过这样一组曲线的对比，会得到两个结论，第一个结论就是我们构建的短时相关度函数，能够相对客观反映这个声学系统的线性度特征，线性度越好，这个值会越大。第二个结论：对于非线性失真很强的系统，其在短时观测窗内（如T<100ms）依然具有较强的相关度，这从红色的曲线可以看出来。也正是基于这样的特征，我们接下来就构建了一种新的误差函数，称之为“短时累积误差函数”。大家可以注意到我们在一个观测时间窗T内，对残差进行了累积。基于这样的误差函数，我们进一步构建了一种新的优化准则，称为“最小平均短时累计误差准则”。我们希望通过优化准则的约束，最后得到的滤波器权系数能够满足两个特性，第一个特性是滤波器在统计意义上能够达到最优，即全局最优，因此我们在目标函数里加入了数学期望运算。同时，我们还希望它在一个短时的观测时间窗的尺度里面也是最优的，即局部最优，所以在数学期望内部，我们又对误差进行了短时积分。这个优化准则跟传统的线性自适应滤波器是有本质区别的，因为传统的线性自适应滤波器基于最小均方误差准则，它只是在统计意义上最优，没有局部最优约束。 4、双耦合滤波器设计首先来求解这里的Wl，就是线性滤波器。主要求解方法是，假设Wn就是非线性滤波器是最优解，把这个最优解代入到前面的优化方程里，就会得到上面简化之后的优化目标函数。在这个地方，我们又做了一些先验假设，假设非线性的滤波器的一阶统计量和二阶统计量都等于0，我们就可以把上面的优化问题进一步简化，就得到我们非常熟悉的方程，就是Wiener-Hopf方程。这个结果告诉我们，线性滤波器的最优解跟传统的自适应滤波器的最优解是一致的，都是Wiener-Hopf 方程的理论最优解。所以我们就可以采用一些现有的比较成熟的算法，比如NLMS算法、RLS算法，对它进行迭代求解。 这就是Wl的设计。接下来再看看Wn的设计。Wn的设计跟Wl的设计是类似的，也是需要将优化之后的线性滤波器，代入到最开始的优化问题里，可以把前面的优化问题简化成下面的方程。接下来进行一系列的变量替换之后，最后就得到了非线性滤波器的最优解，它具有最小二乘估计形式。第三步构建耦合机制。 在介绍耦合机制之前，先说一下我对这种耦合机制的期望特性。我希望在声学系统的线性度非常好的情况下，线性滤波器起到主导作用，而非线性滤波器处于休眠的状态，或者关闭的状态；反过来，当声学系统的非线性很强时，希望非线性滤波器起到主导作用，而线性滤波器处于半休眠状态。实际声学系统往往是非线性与线性两种状态的不断交替、叠加，因此我们希望构建一种机制来对这两种状态进行耦合控制。为了设计耦合机制，就必须对线性度和非线性度特征进行度量。因此，我们定义了两个因子，分别是线性度因子和非线性度因子，对应左边的这两个方程。而我们进行耦合控制的基本思想就是将这两个因子的值代入到 NLMS算法和最小二乘算法之中，调整二者的学习速度。 为了便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识，我又画了一组曲线，左边一组图对应的是线性回声的场景。我们首先来看一下NLMS算法，黄色曲线代表真实的系统传递函数，红色曲线是NLMS算法的结果。可以看到，在线性场景下，NLMS算法得到的线性滤波器可以有效逼近真实传递函数，进而能够有效抑制线性声学回声。

（活动已结束）为了巩固大家的学习成果，紧跟学习进度请将需要完成的每周学习笔记按要求回复到本帖下方按要求格式回复即可获得积分累计阶段奖品，还能有机会获得附加幸运奖哦~征集时间2020.11.09-2020.11.30 23:59征集要求在本帖中，回复自己本周课程内容的学习笔记回复格式：华为云ID+第几周笔记+笔记内容，并分享些读书心得（字数≥200字）示例图如下：奖励方式每周每篇有效笔记可获得5积分阶段学习将以积分排行榜的形式，对前300名小伙伴进行奖励哦！此外还有附加奖励，每周在本周内提交学习笔记的用户中，抽取10位幸运奖奖励华为云定制文件收纳包 积分排行榜奖品 活动注意事项1. 学习任务提交后，小助手会在本阶段学习周期内，按序完成审核，并增加活动积分；2. 本次活动通过完成提交学习笔记任务，可获得的积分上限为5分/每周；3. 请务必按照上述要求提交内容，以免影响积分增加；4. 若积分值相同则以完成学习任务的时间先后排序，其中任务完成时间的判定优先级为：结业考核>问答官排位赛>每周学习笔记>每章随堂测验打卡；5. 其他积分获取方式请查看活动社群公告。想了解更多关于全栈成长计划课程内容请移步主帖：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-74751-1-1.html除了本帖任务，其他学习任务可以通过以下链接进行查看：查看随堂测验打卡帖：【AI人工智能全栈成长计划】第三阶段·每章随堂测验打卡帖查看问答官排位赛活动帖：【AI人工智能全栈成长计划】第三阶段·问答官排位赛活动帖

（活动已结束）（回复格式：华为云ID+课程章节序号+截图）为了巩固大家的学习成果，紧跟学习进度请将需要完成的每章随堂测验内容按要求回复到本帖下方按要求格式回复即可获得积分累计阶段奖品，还能有机会获得附加幸运奖哦~打卡时间2020.11.09-2020.11.30 23:59打卡要求在本帖中，回复对应章节的随堂测验并提交截图 ↓回复格式：自己的华为云ID+课堂章节序号+课程完成截图（露出右上角华为云ID，随堂测验为绿色对勾完成状态）回复示例：奖励方式每章节每次有效打卡可获得2积分阶段学习将以积分排行榜的形式，对前300名小伙伴进行奖励！此外还有附加奖励，每周在本周内提交随堂测验的用户中随机抽取10位幸运奖奖励华为云定制数据线 积分排行榜奖品 活动注意事项 由于本帖回复内容为随堂测试结果，已设置回帖仅版主可见1. 学习任务提交后，小助手会在本阶段学习周期内，按序完成审核，并增加活动积分；2. 本次活动通过完成客观题打卡任务，可获得的积分上限为2分/每章节；3. 请务必按照上述要求提交内容，以免影响积分增加；4. 若积分值相同则以完成学习任务的时间先后排序，其中任务完成时间的判定优先级为：结业考核>问答官排位赛>每周学习笔记>每章随堂测验打卡5. 其他积分获取方式请查看活动社群公告。想了解更多关于全栈成长计划课程内容请移步主帖：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-74751-1-1.html除了本帖任务，其他学习任务可以通过以下链接进行查看：查看学习笔记打卡帖：【AI人工智能全栈成长计划】第三阶段·学习笔记分享打卡帖查看问答官排位赛活动帖：【AI人工智能全栈成长计划】第三阶段·问答官排位赛活动帖

产品性能可以，高端芯片，搭在达芬奇构架，设计都很完美，价格稍微贵了点，还是想购买 362774362776362777362778

Hi，各位开发者小伙伴：目前获奖信息收集已结束，实际收集截止时间为：2020年12月28日10:00:00，有部分小伙伴没有填写表格，如之前规则约定视为放弃领奖。同时收集到的部分信息有误，不符合兑奖规则，无法发奖，有误信息的账号如下：华为云昵称（账号）：张玉河2331（hw2***95），周文清9490（hw7***53）。以上两位小伙伴，请联系小助手微信（hwcloudaidasai）沟通处理，截止至2021年1月15日，过期视为放弃。其他信息填写正确的奖品已经开始安排发货，预计1月底之前发货完毕，请获奖的小伙伴们耐心等待！Hi，各位开发者小伙伴：目前公示期已结束，最终结果如下方公示表格，请：- 获得邀请及排名奖的小伙伴请填写此问卷领奖：【AI全栈】组团学 AI 邀请奖信息收集表- 获得盲盒抽奖的小伙伴请填写此问卷领奖：【AI全栈】组团学 AI 盲盒抽奖获奖信息收集表表格有效期5天，5天内（截止2020年12月26日23:59:59）未填写表格视为放弃领奖机会，28号之后开始逐步进行奖品发货，请耐心等待。邀请奖获奖名单已出，公示如下：只公示有效邀请3人以上的名单；公示期截止至12月21日00:00，大家有人疑问请尽快联系处理，公示结束后不接受具体数据质询或数据更新、修正等问题！小助手微信沟通处理：hwcloudaidasai，不接受论坛私信等方式被邀请好友抽奖获奖名单已出：共31035人被邀请报名，每20人抽一个，共计1551人中奖因名单较多，请大家下载最下方附件的Excle表格《AI全栈计划盲盒获奖名单》查询自己是否获奖（已隐藏敏感信息）公示期截止至12月21日00:00，大家有人疑问请尽快联系处理，公示结束后不接受具体数据质询或数据更新、修正等问题！小助手微信沟通处理：hwcloudaidasai，不接受论坛私信等方式    本次邀请活动已结束，开始进行数据统计：预计明天开始正式数据统计，理论上：本周四或周五（17/18号）会发布按活动规则进行统计的结果并公示，下周一或周二（21/22号）结束公示；公示期可能因为大家对数据的疑问，产生部分数统重新统计的情况，进而导致公示期的延长，因此无法保证公示期的明确结束时间建议邀请的好友都去激活账号，有利于数据统计，同时好友也可以参与报名抽奖京东卡等福利数据公布及公示期间有任何疑问请尽快联系处理，公示结束后不接受具体数据质询或数据更新、修正等问题！有任何疑问请及时联系小助手微信沟通处理：hwcloudaidasai，不接受论坛私信等方式Hi , 华为云开发者小伙伴们：《AI 全栈成长计划》系列课程活动已经开启报名，>>>点此了解详情即日起至12月13日邀请好友参与《AI 全栈成长计划》活动即有机会赢取Mate40 5G手机 华为GT手表、华为AI音箱等豪礼！参与邀请活动需自己先实名，完成课程报名和激活ModelArts账户（去报名）（去激活-登陆后访问成功即可）。一、奖励规则（以上不同层级奖励可叠加获得，邀请超过200人即可参与邀请排名奖，数相同时，以最先到达的为准） 被邀请成功的好友可参与华为云定制盲盒抽奖，每20名用户抽一个盲盒，最多送出2000个！二、参与方式：步骤一：邀请人报名AI全栈成长计划后（点击去报名），点击图示中的“分享有礼”按钮步骤二：通过生成的专属链接/邀请二维码，即可邀请好友报名活动三、有效邀请的定义（邀请的好友）：所有被邀请人员需满足以下条件才可算成功邀请（二选一），纳入奖励数量：    1、2020年10月30日后新注册的华为云账号    2、2020年10月30前注册的账号，但：          1）尚未加入华为云 EI 论坛，参与过论坛互动          2）尚未使用过华为云 EI 相关产品（如 ModelArts、HiLens 等）          3）需完成 活动报名+激活账户（点击访问一次链接即可）四、 活动规则: ·         活动从即日起至12月13日有效，此外时间内邀请人数不算有效邀请·         本活动奖励不与本课程其它邀请类活动叠加,即参与本活动的用户,不能同时参与AI全栈课程其他邀请活动相关的奖励·         专属链接/二维码禁止在本期课程学习群内露出，如发现群内露出将取消活动邀请资格··         参与活动需获取专属链接，专属链接需大家按照上述活动步骤自行获取，然后在本帖下方回复您的链接，否则视为放弃获奖资格！·         活动结束后5日内公布详细结果，公示期3天，公示期结束开始兑奖·         请勿使用论坛私聊或类似功能骚扰其它华为云用户，违者直接取消活动资格·         如遇奖品库存不足会进行同价位奖品调换，介意者谨慎参与活动·         如发现使用他人身份恶意重复报名活动，或采取机器批量注册/虚拟手机号注册/购买账号等恶意注册行为进行违规行为，华为云AI社区有权取消相应人员的活动参与权利，并收回相关奖励·         本次活动所有回帖内容需满足华为云论坛发帖规范：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-23077-1-1.html五、邀请人数查询：       邀请排行榜每周三、周五更新，数据有延时，目前仅展示总邀请数量，未排查被邀请人是否符合条件，实际结果以活动结束后最终公示的数据为准。目前已发现有部分小伙伴采用非正常手段邀请报名，接下来会重点处理此种情况，希望大家合理合规参与活动。为方便用户进行微信端传播推广，可提供课程海报模板，空白处可替换上自己专属二维码。海报模板如下，可通过附件进行下载。

7天实战营上机指导书 Day2数据处理运行成功数据建模已发布成功

【摘要】 你知道吗？真正看脸的时代已经来了。“看脸”的时代真的到来了！随着人脸识别技术的不断发展，“刷脸”可以应用的场景越来越多。从刷脸付钱到刷脸取钱，从刷脸解锁门禁到刷脸打卡签到，从刷脸验证高考信息到刷脸认证办事......“刷脸”开始逐步渗入到人们的生活细节中。刷脸是我们在日常生活中的口语，其实这个操作是有一个专业的名词——人脸识别。人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。该服务可应用于身份验证、电子考勤、轨迹追踪、客流分析等场景，人脸识别应用覆盖到生活的方方面面。华为云人脸识别服务提供稳定可靠和简单易用的服务，覆盖身份认证、电子考勤、轨迹分析和客流分析等场景。您可以调用服务提供的API接口，实现人脸的精准比对和检索。到底什么是人脸识别服务？“云图说”带您了解他的来龙去脉。您也可以点击“了解更多”，华为云人脸识别服务等着您！人脸识别FRS介绍页入口，详情请点击链接。人脸识别FRS成长地图入口，详情请点击链接。

“程序员应该是最早用PC的，可能也是云化趋势下的最后一批用PC的人吧~”习惯了使用CloudIDE，PC又少了一个存在的理由了。申请了Cloud IDE，按照手册执行了python环境下的AI训练，上手后非常简单，比预想的简单得多~推荐可以直接从CloudIDE开始，不要自己费力的搭建开发环境了。不过手册里有几个嘈点：操作过程不是太详细，录屏的分辨率不是太高，导致有些文字部分显示的不是很清晰（对于新手来说，确实不知道哪儿是哪儿以及点的都在干啥）；操作视频不能控制进度，又没有声音，速度感觉有点快，特别是在用了快捷键情况下~（额，这里不能细想，细想就有点气人，哈哈哈哈~）首先开启CloudIDE,这要是没手册，下一步干啥就不知道了。。。因为就一个文件浏览器么。调出terminal,安心多了。安装依赖包，简单。导入Fashion MNIST图片数据集,并显示出来。Jupyter编辑器非常好用，爱了爱了训练的速度很快，比本机跑快多了。很好玩，跟云实验室一样有趣~

【AI全栈计划】第二阶段-AI进阶篇阶段考核及打卡说明（活动已结束）又是收获知识的一个月时间，AI 全栈成长计划第二阶段课程内容已经全部更新完毕。大家积极的学习态度，遇到问题及时在学习群内提出，让AI全栈第二阶段的课程可以顺利完成再次感谢大家：◎积极完成每章的随堂测验打卡，做到了课后的知识强化与巩固；◎认真完成每周读书笔记打卡，将自己的学习心得总结下来；现在，大家迎来了第二阶段考核，让我们来看一下考核的具体内容▶考核打卡时间：2020.10.29 - 2020.11.08 23:59▶考核途径：点击下方操作链接，按照指导流程，结合零一老师的直播，完成ModelArts预置算法美食分类模型调优ModelArts预置算法美食分类模型调优▶考核要求：使用ModelArts自动学习功能，完成数据标注、模型训练、模型部署，可以在线调用进行结果预测，通过考核可获得20积分▶打卡要求：在本帖下方回复您的华为云ID，同时截图ModelArts在线服务的预测结果，截图中需清晰显示您的华为云ID，同时与您回复的华为云ID保持一致，且模型准确率大于0.9，如下图所示：只有在按照要求进行打卡才会得到第二阶段考核证书！只有在按照要求进行打卡才会得到第二阶段考核证书！只有在按照要求进行打卡才会得到第二阶段考核证书！

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