“过去是车看灯，读秒数通行。现在是灯看车，读车数放行。”在北京海淀区上地三街，在AI算法的帮助下，路口交通管理实现了实时在线决策和信号配时优化。上地三街这个过去著名的拥堵点，现在车流主方向（东西方向）平均延误减少15.2%，平均车速提升了15%，支路的平均延误时间降低了10%～20%。其实，这只是华为云普惠AI智能变革的冰山一角。如何让AI像电力、互联网一样，成为各行业企业的基本生产力，一直是华为云的目标。在普惠AI的道路上，华为云有什么独特的心法？借2018高交会契机，华为云中国区总裁洪方明向趣味科技详解了华为云的普惠AI之道 。AI要落地，先拆除三大门槛2015年兴起的这波AI浪潮，与以往AI浪潮的最大区别就是AI技术开始走出实验室，走向产业与生活，帮助人们解决现实世界中的问题。这场变革中，谁把AI用得最早、最好，谁受益最大。在华为看来，AI是一组技术集合，是一种新的通用技术（GPT)。它并不简单的是一个独立的产品，更不是一个封闭的系统。AI将成为电力、互联网一样的基本生产力，使众多行业效率得到指数级提升。这是华为云做普惠AI的出发点。洪方明认为，在将AI这种生产力释放到各行各业的过程中，企业面临着三大门槛：第一：“慢”，AI开发效率低，标注、训练、部署整个过程非常耗时；第二：“贵”，AI基础资源，尤其是算力稀缺且昂贵；第三：“缺”，AI人才的短缺，中国的AI人才缺口就超过500万人。这三点组成了“资源”、“应用”和“人才”三大门槛，极大限制了AI的行业落地进程。随着AI的日益普及，AI即将变成越来越多行业最核心的基础设施之一。然而这三大门槛却有越来越严峻的态势，算力依旧稀缺，人才缺口依旧是很多企业面临的瓶颈。AI技术发展与行业落地的巨大落差，让普惠AI成了各行业最迫切的需求。普惠AI，让企业用得起、用得好，用得放心那么，究竟如何让企业用的起，用的好AI，同时还要用的放心？在10月份举行的华为全联接大会上，华为云首次提出了全栈全场景AI解决方案，以普惠AI的方式，走出了一条AI行业落地之路。具体来说，针对“贵”和“慢”的问题，华为云通过公有云将AI技术模板化，以全栈全场景的形式全面部署在云、边、端。全栈指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的技术全堆栈；全场景指包括公有云、私有云、边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端的部署环境。针对企业对AI人才的焦虑，华为云推出一系列举措降低企业使用AI的门槛。比如，即取即用的AI功能和API接口、开放的开发平台可以让企业定制化开发自己的AI能力。华为云丰富的行业落地经验，还将通过行业预集成方案的形式直达各行业企业，让更多企业享受AI成功落地的成果。在安全性方面，华为云是国内惟一全平台、全节点、全服务通过PCI-DSS安全认证的云服务平台，为企业提供安全无忧的AI云服务。2017年，华为云携手客户与合作伙伴已经打造了超过200个AI项目，涵盖政务、交通、制造、物流、互联网等8大行业。全栈全场景AI解决方案成了华为云快速落地的助推器。华为云EI，行业变革的智能引擎“预计2025年，全球AI市场空间将达到3800亿美金，其中90%来自于政企市场。未来，政企市场将是云化、智能化的主场，我们在座的每一位都是这场变革的主角。”本届高交会上，洪方明再次强调了政企市场的关键性。当华为云AI以普惠的方式应用于解决各个行业的细分场景，华为将这种行业AI解决方案称为EI，即企业智能。华为云EI提供“云-边-端”三位一体的全栈协同智能服务，管理多种服务的一站式协同开发平台。此外，华为云EI还将统一AI开发语言，通过类SQL就可以实现AI业务的开发及编排。这些解决方案，都将极大降低AI应用开发门槛。比如，通过对分布式训练的调度算法、分布式梯度压缩深度优化，华为云让AI在亿级图片规模下的模型训练时间，已经从原来的30天缩短至小时级。而华为云的客户只需要将标注好的数据加载至华为云EI深度学习服务，即可快速自动训练出定制化模型。华为云EI不仅能帮企业实现降本增效，还将助力企业的商业模式创新和智能化转型。在物流行业，华为云EI对九州医药通的拣货员进行路径规划部署后，拣选效率提升近30%，派送车辆的调度效率也提升了5倍。在工业制造领域，油气公司采用华为云EI的故障预测和定位模型后，实现了对油气管道平台的故障概率预判与准确定位，使设备的宕机率下降了25%。在智慧园区管理方面，华为云EI将电子围栏和视频系统联动，节省了30%-40%的保安人力，并通过图像监控与能耗设备关联，做到无人区域照明、空调的自动关闭，将园区综合能耗降低了10%。在采用了华为云EI服务后，上海市政府“一网通办”政务服务平台能够通过智能客服实现与用户的多轮对话，并主动进行办事推荐，提升了市民满意度。虽然已经在普惠AI的大道上狂奔，但华为云“平台+生态”的长久战略不变，“上不碰应用、下不碰数据、不做股权投资”的三不原则也不变。洪方明强调，这些基本原则是华为云对生态的态度，是华为云的基因。“华为云聚焦ICT基础设施，提供一块数字化、智能化的‘黑土地’，这块‘黑土地’上可以‘玉米’、‘大豆’、‘高粱’、‘花生’、‘土豆’……，让各个伙伴的内容、应用、云在上面生长，形成共同的力量面向客户。”一项划时代的新技术，从诞生到成为水电煤一样的基础设施，需要一个漫长的发展过程。让所有企业都用得起、用得好，用得放心的，华为云的普惠AI无疑在尽力缩短这一历史进程。

人工智能风口成最强“风口”，各大科技巨头和创业公司纷纷抢位。就中国科技业四大巨头：阿里、腾讯、百度、华为而言，前三家谈AI很多，华为则比较低调。通过研究，笔者发现华为人工智能发展路线与BAT大不相同：BAT更多聚焦消费互联网AI应用，而随着Cloud2.0 时代到来，华为AI（华为云EI企业智能 ）更多聚焦产业互联网领域的应用，以AI技术使能企业发展（企业+AI），让企业更智能。凭借多年来在企业级IT市场的行业经验积累，以及强大的AI技术实力，开放华为自身应用AI的经验和能力，华为更有可能在用AI使能企业的赛道上走的更远，华为云EI将作为一项核心使能服务驱动企业、行业迈向智能世界。任正非透露华为人工智能主攻方向人工智能风口以至，这应该已经没有什么争议，就中国科技业四大巨头：阿里、腾讯、百度、华为而言，前三家实际上都已经在不同场合谈过很多次自己的AI战略重点，比如阿里正在把人工智能渗透到交易业务的方方面面，腾讯要围绕游戏、社交、内容三大场景，Make AI Everywhere；百度有百度大脑和无人车，只有华为比较低调，对人工智能谈论不多，提起华为的人工智能，很多人还主要是停留在Mate10和荣耀人工智能手机这样的消费终端产品。然而，就在最近，华为的人工智能在企业级市场布局曝光提速，种种迹象表明，除了AI手机，水面之下，华为在人工智能领域实际上有大想法，早有明确方向。最深刻的印象来自10月份的一封经过任正非签发的、主送全体员工，全公开的华为总裁办邮件。邮件内容是一篇题为《一杯咖啡吸收宇宙能量，一桶浆糊粘接世界智慧》的文章，记录了任正非十月份访问加拿大四所高校校长座谈会，以及在公司员工座谈会上的讲话，里面有大篇幅关于人工智能的内容，显示任正非对华为AI布局的深谋远虑，巨大投入，在讲话中，任正非甚至提到华为已经考虑过万一AI泡沫破灭怎么办？在这些谈话中，总结起来，任正非一共对人工智能谈了三点意见：首先，直面人工智能存在的争议，但明确人工智能的发展“无论人们接受不接受，社会都会客观前进”，“我也担心人工智能对人的价值观产生破坏。但是我们挡不住人类社会前进的步伐。”华为一定要发展人工智能，“现在华为公司在人工智能的投资上也是极大的。”第二，在人工智能的研发中，必须让AI坐实，不能“虚化”，“否则在产品人工智能开发上，不成熟，就不敢冒昧的投入数千人。”在这里实际上表达了两层意思，一是华为已经在人工智能领域投入数千人力，二是坐实不虚化。第三，华为人工智能的主攻方向有两个，一，大量的是解决我们管理中重复性劳动的自动化问题，降低了管理的成本，也避免人做重复工作，因审美疲劳而犯的低级错误，我们在这个世界上的生存能力就更强了；二，是对于不确定性事情的模糊性识别和智能化处理。主攻方向明确之后，华为的人工智能研究被分为三个部分，第一部分是基础理论研究；第二部分是做使能器来改造华为的流程管理，“这个使能工程不对外，只全对内”；第三部分就是做人工智能相关的产品，对外赋能。据华为消费者业务CEO余承东在前不久的世界互联网大会介绍，为了应对数据洪峰对ICT行业冲击，诺亚方舟实验室2012年6月的正式成立，是华为正式投入AI基础研究的最鲜明信号。华为在诺亚方舟实验室进行人工智能算法的研究、管理AI的技术合作、识别AI主要应用场景和需求管理等。诺亚方舟的上层组织就是神秘的“2012实验室”，是华为的总研究院，包括中央硬件工程学院、海思、研发能力中心、中央软件院等。与最近很火的阿里达摩院不同，华为2012实验室已经运作七年，做得多说的少，对外很是低调神秘。从内部应用到对外开放使能，华为云EI企业智能面世根据任正非的华为AI战略，由于华为的人工智能工程主要是建立在其自身遍布全球的业务和网络存量上，以前是“不对外，全对内”，所以对于华为的AI技术到底详情如何，外界一直知之不详。但最近，却多了两个重要外部观察窗口，一个是华为手机在AI应用方面的进展，包括去年发布的AI手机荣耀Magic、华为Mate 9、华为Mate 10，开启终端AI商业化元年，这一块报道已多；而另外一个则是华为EI(Enterprise Intelligence)企业智能服务的面世与上线。华为云EI和华为AI手机，可以看做华为人工智能战略的云侧和端侧，华为认为Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI，构建芯、端、云协同发展人工智能。华为AI手机针对消费者市场，而华为EI则是针对企业级市场，其基础为华为云，目标是将各类AI单点技术与企业生产系统产生化学反应，让企业更智能。在本质上，华为EI就是要把任正非所提到华为多年来在内部通过AI解决华为公司内部生产、物流、供应链、终端等领域问题，所积累的一些相关的能力、知识和方法分享给更多企业，帮助企业实现智能化。可以从华为EI所推出的三类企业智能云服务看到华为这部分AI能力的组成，它包括：EI基础平台服务，比如深度学习服务、图引擎服务等；通用服务，如大数据、视觉认知、语音语义、人脸识别、图像识别和内容检测等；行业场景解决方案，比如智能水务、智能制造、智能电力、智能交通、智能金融、智能零售等30个企业智能服务。华为EI的推出可以说是完全顺应任正非人工智能战略的指导，也是在把华为在人工智能领域最擅长的技术和能力积累对外开放和输出。按照一般认知，当前的人工智能可以分为两种，一种是强人工智能，一种是弱人工智能。强人工智能是研究如何通过模拟人的思维和模拟人细胞构成的一个方向，这个领域目前也没有太大突破。而弱人工智能则是指将人工智能技术用于提高人类工作效率，这才是华为AI的长项，也是目前人工智能商业化的主流方向。为了对外输出华为所积累的AI能力，华为以华为云为基础推出了华为云EI企业智能服务，并从诺亚方舟实验室整合大批人力加入EI业务。华为的人工智能到底能做什么？从哪里来？EI的推出使华为成为科技界少有的能用AI技术对2B市场使能的科技公司，但华为的人工智能到底能做什么，和阿里、百度的对外赋能有什么区别？在上周的一次采访中，两位从诺亚方舟调入EI团队的技术带头人，向微天下揭开了华为AI的部分“神秘面纱”。由于立足内部应用，华为投入AI研发的初衷与互联网巨头有很大不同。它不是纯粹的探讨技术“无人区”，而首先是解决内部实际问题，与实业紧密结合，这使得华为切入AI的时间线非常早，涉及AI业务的团队非常多，从事AI研发的人力也非常多，他们分头为各个业务部门服务，比如手机、芯片、媒体、操作系统等等，但应用最多的却是任正非提到的两大条线：解决华为内部运作的自动化问题和华为的业务服务问题，比如，华为供应链的智能装箱、物流和路径规划，以及报关、发票、风控、营销、网络安全等场景。结果就是不经意间，华为有了企业中最多的AI使用场景，如任正非所说，“世界上还有哪个公司有这么大的业务量和数据量与我们比拼？”这就决定了，在华为EI所推出的三类企业智能云服务中，其中通用服务领域并不是华为的最长项，在对外赋能时，华为态度开放，与伙伴合作借助外力发挥各自优势，比如科大讯飞的语音、码隆科技的图片等。华为EI的长项是基础平台服务和行业场景服务，有世界领先的AI能力。BAT更多聚焦消费互联网AI应用，而随着Cloud2.0 时代到来，华为云EI 更多聚焦产业互联网领域的应用，以此支撑华为云产业互联网领导者品牌。比如华为云端到端的智能APIs服务。华为公司每年有180万以上的订单，大概会形成30万~50万规模的物流单，怎么实现从始发点货物的供货预估——货物的装箱管理——运输到目的区域的分发——最后一公里的客户配送，这就需要有一系列智能化的技术支撑。基于仓储的优化，这对于大型企业是比较重要的。现在仓储都分为几级，华为公司在海外布局了大概5个的集散中心，全球发货到集散中心之后，如何把货物进行比较好的布放以及取货顺序的安排，这个就需要有人工智能的算法在里面。集装箱装箱，要考虑类似于如何在一个最小的空间里面最大利用这些空间等问题。装箱也有一些规则，比如说形状、重量、是否怕压，这些都有一系列的算法去解决。在华为公司的全球仓储管理方面，通过应用华为云EI服务能提升20%的分拣装箱效率，应用EI实现智能装箱，根据物品特征提供最佳装箱方案，而且做到集装箱3D仿真可视，整体利用率提升6%，物流使用EI做路径规划可节省例外开销成本30%。OCR识别（Optical Character Recognition，光学字符识别），比如说企业的票据、发票、文本，怎么通过自动化的方法录入，包括一些纸质单据的传递，其实它也需要利用一些人工智能技术。原来的方法可能做得不太准，最近有了深度学习和其它的人工智能技术之后，识别率大大提高了。以前，华为供应链需要大量人员手工录入海关报关单据，手工录入系统效率低，使用华为云OCR服务以后，华为已经实现海关报关单据自动化 ，录入效率提升10倍，减少200+海关报关专职人员，并对报关信息进行大数据分析，完成分析预测，节省千万美金报关风控成本。华为云OCR服务，在比如数字及表格识别的有些场景准确率超过98%，这个准确率在商用领域是极高的，可以帮助企业可以大大节省人力，将人从枯燥的重复工作中解脱出来。还有风控等......华为具有庞大的体量，在实际内部运作中必须要解决这些问题，而华为又有足够的投入和足够的技术实力，再加上丰富的使用场景，终于形成华为有别于BAT的人工智能使能路线。还有一些重要场景发生在华为的产品服务过程中。比如，解决华为全球巨大的网络存量的网络维护、故障诊断与处理的能力的提升；使网络规划与优化从被动走向主动等；就像任正非所说，华为给全球30亿人口提供通信服务，提供设备的网络存量约一万亿美元，这些网络每年故障发生上百万次，在这一过程中，人工智能被用来帮助预测和预防故障。这些能力，都通过华为云EI企业智能服务向外界输出。由于这些AI能力是形成与华为自身的制作业实践中，这使得华为的AI使能具备双重属性，一重是赋能AI，另外一重则是利用AI技术使能工业4.0和智能制造。在华为云EI企业智能服务的对象中，还有一个特殊群体，那就是政务部门，比如深圳交警就在9月与华为联合启动“深圳城市交通大脑项目”，使用华为云EI企业智能来推进智能交通，在11月的2017世界智慧城市博览会上，该项目从全球300多个城市中脱颖而出，荣获2017世界智慧城市博览会唯一一个平安城市大奖。据悉，深圳城市交通使用了华为云EI视频识别和强化学习功能，将在深圳实现交通信号灯根据路况自动化调节。不惧泡沫破灭的务实化AI发展路线华为云EI企业智能服务的推出有鲜明的华为特色和任正非特色，体现出华为对AI的务实态度，综合起来就是这样一些原则：人工智能不能遍地跑；华为云坚持“不做应用、不碰数据、不做股权投资”；人工智能会不断推动人类进步。重复工作自动化，模糊判别智能化，是华为努力的方向。这些原则之下，就是华为人工智能的聚焦投入：要急用先行小步快跑，要聚焦在确定性业务、人工消耗大的项目，“不要铺开一个很广泛的战线。不要遍地都是智能化，这会形成全面开花没有结果的盲动，就有可能满盘皆输”；“先纵向打好歼灭战，旗开得胜后再横向扩张”。在这个战略的基础上，任正非才提出，即便未来AI泡沫破灭，也能实现华为AI大发展的策略。据悉，目前已经有不少企业客户对华为云EI服务非常感兴趣，例如：制造业、车联网、节能、城市交通、医药零售等行业场景，均有项目在运作中。医药零售行业巨头九州通正在应用华为云EI改善物流路线规划等业务，一步步朝着智能的九州通迈进；深圳城市交通正在使用华为云EI实现城市信号灯自动调节，城市交通将更智能……凭借多年来在企业级IT市场的行业经验积累，以及强大的AI技术实力，开放华为自身应用AI的经验和能力，华为更有可能在用AI使能企业的赛道上走的更远，华为云EI将作为一项核心使能服务驱动企业、行业迈向智能世界。

非交互式运行pyflink作业1.     根据产品手册安装flink客户端2.     检查客户端节点python版本（the version printed here must be 3.5, 3.6 or 3.7）：python --versionPython 3.7.03.     在客户端端中创建opt文件夹（/opt/client/Flink/flink/opt）4.     从flink服务端中获取flink-python_2.11-1.10.0.jar包（/opt/huawei/Bigdata/FusionInsight_Flink_8.0.2/install/FusionInsight-Flink-1.10.0/flink/opt），将该包放入客户端opt目录中5.     使用yarn-cluster方式运行pyflink作业flink run -m yarn-cluster -yt ssl -py ./../examples/python/table/batch/word_count.py6.     使用yarn-session方式运行pyflink作业yarn-session.sh -t ssl –dflink run -yid application_1599102571374_0007 -py ./../examples/python/table/batch/word_count.py二、交互式运行pyflink作业1.      根据产品手册安装flink客户端2.      检查客户端节点python版本（the version printed here must be 3.5, 3.6 or 3.7）：python --versionPython 3.7.03.      在客户端端中创建opt文件夹（/opt/client/Flink/flink/opt）4.      从flink服务端中获取flink-python_2.11-1.10.0.jar包（/opt/huawei/Bigdata/FusionInsight_Flink_8.0.2/install/FusionInsight-Flink-1.10.0/flink/opt），将该包放入客户端opt目录中        5.      本地模式运行pyflink-shell.shpyflink-shell.sh local>>> import tempfileimport osimport shutilsink_path = tempfile.gettempdir() + '/streaming.csv'if os.path.exists(sink_path):    if os.path.isfile(sink_path):        os.remove(sink_path)    else:        shutil.rmtree(sink_path)s_env.set_parallelism(1)t = st_env.from_elements([(1, 'hi', 'hello'), (2, 'hi', 'hello')], ['a', 'b', 'c'])st_env.connect(FileSystem().path(sink_path)) \    .with_format(OldCsv()                 .field_delimiter(',')                 .field("a", DataTypes.BIGINT())                 .field("b", DataTypes.STRING())                 .field("c", DataTypes.STRING())) \    .with_schema(Schema()                 .field("a", DataTypes.BIGINT())                 .field("b", DataTypes.STRING())                 .field("c", DataTypes.STRING())) \    .register_table_sink("stream_sink") t.select("a + 1, b, c").insert_into("stream_sink") 6.      On Yarn运行pyflink-shell.sh1） 修改flink-conf.yaml中的配置项security.ssl.enabled: false2） pyflink-shell.sh yarn>>> import tempfileimport osimport shutilsink_path = tempfile.gettempdir() + '/streaming.csv'if os.path.exists(sink_path):    if os.path.isfile(sink_path):        os.remove(sink_path)    else:        shutil.rmtree(sink_path)s_env.set_parallelism(1)t = st_env.from_elements([(1, 'hi', 'hello'), (2, 'hi', 'hello')], ['a', 'b', 'c'])st_env.connect(FileSystem().path(sink_path)) \    .with_format(OldCsv()                 .field_delimiter(',')                 .field("a", DataTypes.BIGINT())                 .field("b", DataTypes.STRING())                 .field("c", DataTypes.STRING())) \    .with_schema(Schema()                 .field("a", DataTypes.BIGINT())                 .field("b", DataTypes.STRING())                 .field("c", DataTypes.STRING())) \    .register_table_sink("stream_sink") t.select("a + 1, b, c").insert_into("stream_sink")

数据反映了真实世界的状况，没有高质量的数据，最好的算法也无济于事。创建一个更好的数据集对AI开发有至关重要的意义，但是一个高质量的数据集需要开发者投入巨大的时间与精力。还在为散乱无章的数据发愁吗？还在为训练没有更多数据发愁吗？还在为处理数据投入大量时间发愁吗？ModelArts数据预处理功能集成了大量数据处理算法，为您提供一个更好的数据集。初识ModelArts数据预处理当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。ModelArts平台提供的数据预处理功能帮助您从海量的数据中抽取或者生成有价值、有意义的数据，为您后续的数据标注、模型训练保驾护航。ModelArts为您提供以下四种类型的数据预处理：     数据清洗数据清洗是指对数据进行去燥、纠错或补全的过程。数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。图中，花朵数据集经过数据清理后去除了样本中非花朵的图片。数据选择数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程，可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。图中，花朵数据集经过数据选择后去除了相似和重复图片。数据校验数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。ModelArts支持对图片和标注进行可用性校验：♦图片类数据校验异常情况处理方案图片本身损坏无法解码过滤掉不能解码的图片图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道转换图片成RGB三通道  图片格式不在ModelArts支持的格式范围内转换图片格式至jpg格式图片后缀与实际格式不符，但格式在MA支持的格式内后缀转换成与实际格式一致图片后缀与实际格式不符，且格式不在MA支持的格式内转换图片格式至jpg格式图片分辨率过大宽、高按指定大小同比例进行裁剪♦标注类文件数据校验异常情况处理方案xml结构残缺，无法解析过滤xml文件xml中没有标注“object”过滤xml文件xml中没有矩形框“bndbox”过滤xml文件某些标注“object”中没有矩形框“bndbox”过滤标注“object”图片经过裁剪后，xml文件中宽高不符修改错误宽高参数为图片真实宽高xml中没有“width”、“height”字段根据图片真实宽高补全xml中的“width”、“height”字段和值图片经过裁剪后，xml中矩形框“bndbox”大小不符按图片裁剪比例缩放xml文件中“bnxbox”值xml中矩形框“bndbox”宽或高值过小，显示为一条线矩形框宽或高差值小于2，移除当前“object”xml中矩形框“bndbox”最小值大于最大值移除当前“object”矩形框“bndbox”超出图片边界，且超出部分占框面积50%以上移除当前“object”矩形框“bndbox”超出图片边界，但超出部分小于框面积50%矩形框“bndbox”拉回到图片边界 数据增强数据增强用于训练数据集不足或需要仿真的场景。他通过数据扩增、数据生成方式对已有的数据集完成指定的变换操作，实现增加数据量的目的。ModelArts提供以下算子扩增您的数据集：算子算子说明Rotate旋转Blur模糊化处理LightArithmetic亮度增强Saturation色度饱和度增强Grayscale图片灰度化LightContrast亮度对比度增强HistogramEqual直方图均衡化Sharpen图像锐化Flip翻转MotionBlur运动模糊Resize调整图片大小Padding图片填充，在边缘添加黑色的边Crop图片裁剪，随机裁剪图片的一部分作为新的图片Weather添加天气，模拟天气效果CutOut随机擦除，用于模拟物体被障碍物遮挡Translate图片平移Scale图片缩放Shear图片错切AddNoise添加噪声 图形化界面实现数据预处理ModelArts为用户提供简单的图形化界面，您只需要动动鼠标，就能完成指定的数据预处理任务。上传您的数据集至OBS。OBS是MordelArts存储数据的仓库。上传点这里。创建数据预处理任务，您需要填写下图中的参数，详细介绍点这里。等待几分钟后任务完成，您可以查看日志和结果展示。更多ModelArts数据预处理介绍数据预处理简介数据增强：使用数据增强，解决数据不足和数据集不均衡的情况数据校验：给你的数据做个体检吧数据选择：使用数据选择，去除重复数据数据清洗：数据清洗去除您的数据集中无关类别

欢迎大家参与本期读书会，在这里你将收获到新的知识与技能!本期书籍为MindSpore，每周5篇文章更新(晚上20点)活动规则在本帖下方回复“读书”即可参与本次活动需要参与者将读书笔记发帖至EI企业智能->技术分享(如红箭头所示) 参与者至少有一篇读书笔记或总结对于笔记优质者有机会获得奖品(共评选出六名优质获奖者)获奖者将获得书包、书籍、颈枕(该奖励全送)活动奖励ModelArts开发指南，价值69元华为云定制书包，价值225元颈枕，价值30元 文章阅读(每周5篇文章更新)《人工智能的历史变迁》《什么是深度学习》《深度学习的现实应用》《MindSpore简介》《MindSpore简介（二）》《深度学习基础知识——回归问题算法》《深度学习基础知识--梯度下降算法》《深度学习基础知识--分类问题算法》《深度学习基础知识--过拟合与欠拟合》《深度神经网络--前向网络》《深度神经网络--反向传播》活动即日起截止至2020年12月31日24时前，活动解释权由华为云所属！

华为云EI企业智能：世界500强“打工”记华为 金波、罗华霖近年来，AI（人工智能）已经成为最炙手可热的话题之一。几乎所有企业已经或者打算涉足AI领域，期望利用AI技术提升效率，降低成本，但企业AI应用却多少有一点“犹抱琵琶”的感觉。很多场景下，企业的业务和AI技术间就像隔了一座山，企业生产系统既有的生产流程、管理流程、以及各业务系统的SLA（Service Level Agreement，服务等级协议）约束等，导致了企业AI应用上线缓慢。事实上，华为在人工智能领域早有投入和积累，2011年专门成立诺亚方舟实验室投入AI技术基础研究，并将AI技术应用于自身实际业务。作为全球领先的高科技制造企业，华为将AI的价值定位于解决企业实际问题，与企业生产紧密结合，致力于实现生产自动化、效率提升，已在多个领域均取得较为成功的实践结果，同时在终端业务、电商等互联网领域也有成功的AI实践。2017年9月，华为云发布了EI（Enterprise Intelligence）企业智能平台，包括基础平台服务、通用服务和行业场景解决方案三类服务，将华为在人工智能领域的技术积累以云服务的方式开放出来，让更多企业能便捷、快速地使用人工智能，让企业更智能。基于此，我们尝试把华为自身应用AI的实践分享出来，或许对广大企业客户有借鉴意义。一、华为供应采购系统应用AI节约成本华为作为全球领先的ICT供应商，其供应链部门每年的出货量巨大。基于AI技术，华为实现了内部供应链流程优化，打通从供货预测到物流、仓储到报关、运输、签收等各个环节。场景一：基于AI的运输路径规划降低例外开销成本当前供应链LSP单车提货每增加一个提货点，就多增加一次例外费用，导致多点提货费用高。根据发货单据，人工的方式拆分给承运商，进行发货，每年的例外费用高达千万元。通过提货规划，减少例外费用，提升发货效率，提升SLA。以天为单位，合理分配租赁车辆并对提货路线进行优化，利用中转仓(milkrun)尽可能提高车辆满载率、减少出行次数，减少提货的例外费用。节省例外费用超过30% ，108个发货平台路径优化时间小于1分钟。场景二：基于OCR文字识别技术提升海关单据录入效率在华为，全球每年有上百万份销售订单，需要处理单据上百万份。以往的单据处理方式还停留在通过人工方式将单据内容手动录入到系统中。众所周知，人工作业不仅效率低下，而且还存在员工疏忽或者疲劳导致的误操作。如何快速、准确的处理如此数量庞大的单据成为了一大诉求。借助于OCR文字识别技术，华为实现对单据内容的自动化高精度采集（数值类识别准确率达97.37%），大幅提高单据录入效率；通过对数据资产的大数据分析，可有效降低运营成本，提升业务效率；通过对海关单据的估价分析，可控制每年千万美金级的风险敞口，业务流程自动化比例提升50%。华为在供应采购环节应用AI的实践，推广到其他外部企业也取得了成功应用，如：物流运输路径优化在医疗、传统物流等外部企业行业得到成功应用；以云服务的方式将OCR文字识别技术对外开放，成功支撑报销吧、九州通等企业实现效率提升。华为全球的生产和交付应用AI提升效率作为全球知名的电信厂商，华为服务全球100多个国家的电信运营商，每年负责上百万站点的设计、生产、交付。华为的GTS（全球技术服务）部门承担着大量的基站项目交付和支撑管理工作，其中面临的挑战可想而知。 华为是如何应用AI技术实现GTS的业务支撑，提升站点交付质量与效率呢？场景一：AI助力“基站设计”实现效率提升每年华为新建和改造的基站数量达百万个，并且基站的业务场景繁多。其中，基站设计工作涉及到多个业务环节，需要依赖众多的输入数据源和复杂的设备内连接，设计过程中需要经验丰富的高级专家参与，同时也存在大量重复的工作。华为结合在AI技术的研究成果，基于数十年积累的基站设计经验，将基站设计从劳动密集型转变为智能化、云化的工作模式，大幅提升工作效率。华为设计了六类业务场景算法，分别是：主设备新建场景方案推荐、主设备扩容改造场景方案推荐、天馈设备新建场景设计、主设备现网规则学习、主设备方案概率图谱和推荐度学习、主设备演进路径计算算法。这六类业务场景涉及AI机器学习中的分类、频繁项挖掘、推荐排序、图计算、知识图谱等算法领域。在实际的应用中，基于AI技术的基站智能化设计，设计精度达70%，设计效率提升了33%，缩短了设计周期，有效保障了项目整体进度。场景二：图像处理助力“基站交付质量审核”，实现高效验收质量审核在基站项目交付中是非常重要的一环。由于分包商水平参差不齐，为保证质量，从前华为需要投入大量的人力对项目交付进行监管和审核。华为GTS每年有2400万+质量检查条目、4500万+图片和数据，庞大的业务数据需要大量人力审核。人工审核的问题，一是耗费大量人力成本，二是存在延迟，导致重复上站，影响作业工序正常进行，增加项目成本。智能审核通过深度学习的图像分类、物体检测、物体分割等技术，识别出审核要素，对作业图像做出标检查，判断作业是否合乎标准，由机器审核来代替人工审核。机器优势在于快速、24小时全天候，可以显著提升审核效率，减少延迟。在泰国和印尼的无线硬装项目的应用中，单站点质检效率提升近10倍，报告生成周期缩减至原来的1/3，验收成本降低40%。三、华为终端应用AI提升用户体验华为的业务除了运营商、企业业务以外，还包括终端业务。目前，华为已成为全球第三大手机厂商， 2017年手机出货量达1.53亿部。华为终端业务涉及移动互联网、电商等领域业务，AI技术的应用让推荐更精准，用户体验更顺利。场景一：AI在线推荐让应用推荐更精准华为终端应用市场注册用户接近3亿，日平均分发量超过亿，峰值超过2亿。应用市场有超过10种推荐场景需要个性化的推荐算法，涉及APP、游戏、广告、新闻等推荐场景，精准、高效、稳定的个性化推荐服务是应用市场的关键技术能力。华为研发的实时在线推荐技术，实现先进的并行、增量、实时推荐算法及实时流系统。支持百亿维度特征，个性化推荐服务，推荐引擎水平扩展，基于行业领域实践模板定制，支持新推荐业务快速接入（3月缩短到3周），支持分钟级模型更新及秒级特征更新。目前，已经覆盖40%的业务流量，提升APP下载转化率20%左右。同时，在游戏、广告、新闻等场景推荐也取得了良好的应用效果。华为AI在线推荐在终端的应用，除了云端推荐外，在手机端也有成功应用，如：EMUI智能助手，可以为您推荐各种适合您的应用和内容服务，向您提供丰富的服务入口（支付、美食、酒店、景点、银行、电影、出行等10个服务领域)，以及千人千面的内容服务（新闻/音乐/视频卡片），让您的手机更懂你。场景二：风控引擎保障网上商城安全交易华为商城（Vmall）每天面临数千万次的攻击，这还仅仅是日常的被攻击量，如果发布新手机，以Mate10系列手机为例，Vmall被攻击量会扩大至平时的2-3倍。这个攻击含了账号攻击、交易攻击，整个攻击的规则无法确定。华为商城通过使用AI的智能风控，实现风控规则由开发人员自己定义。所有的规则可以支持使用标准SQL（比如SQL99）存储过程定义，让所有的开发人员可以“零”学习成本上手开发规则，而且支持动态写规则。新的规则一秒钟之内生效，这在以前是不可想象的。同时，任何一个真实欺诈交易行为的检测，后台要数千条(至少一千条)规则运行。需要关联历史一个月时间窗口的数据进行运算，那么大的运算，目前全球没有哪一个平台能够实现在50毫秒内运行完，但是华为应用AI智能风控实现了，将风控做到了事中。在金融领域，交易的过程中嵌入一个50毫秒响应的检测过程，能够实时判别这个交易，如果有欺诈，就停止交易，或者给予预警，这样能够有效预防信用卡各盗刷等支付风险出现。除了上述几大业务场景的应用之外，在内部流程IT客服系统，智能问答系统大大的节省人力成本，实现机器自动闭环率达65%。基于机器学习的精准营销、用户挽留等应用在传统运营商领域已得到广泛应用。结束语华为总裁任正非曾在讲话中指出，人工智能的发展是为了使用。他指出，人工智能的研究在华为分三部分：研究基础理论、做产品、做使能器来改造公司的流程管理。华为云EI企业智能就是将华为多年来在人工智能、云计算等领域的技术积累和经验，将世界500强高科技公司的成功实践，通过云服务的方式开放出来给政企客户使用，让企业更智能，共同迈向万物互联的智能世界。

1、第三期【乘风破浪赋能学习季】ModelArts微认证福利时间到，带你玩转智能声音识别～2、【AI全栈成长计划】组团开黑不如组团学AI,华为Mate 40 5G手机免费拿！3、【第二期进行中】ModelArts邀请有礼-邀请好友使用ModelArts，一起得好礼！4、【大数据1元购&抽奖活动攻略】第一期获奖名单已出！大数据明星产品1元购，下单抽奖赢机械键盘、定制书包、颈枕！！！5、【华为云AI校园大使招募!!】华为产品、华为云周边、免费算力资源、课程培训等福利大放送!还有隐藏彩蛋等你来挖掘！6、11.11文字识别特惠狂欢，低至80元/年！7、【408元ModelArts名猿群重磅来袭，三人成群拼大礼包啦！】8、AI垃圾分类，提升全员AI战斗力！【AI全栈福利篇】打卡帖9、11·11最后机会，AI人工智能+大数据爆品，限时2折购！10、 12.12会员节-人工智能+大数据专场，哪些好物值得闭眼入11、AI 全栈年终摸底考-100%有奖 AI 模型打卡

版块： EI企业智能/ModelArts标题： 献礼1024，华为云EI极速开发开源问答机器人链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-82227-1-1.html涉及到的附件为小源开源知识问答库华为云初版，请版管理大大审核。顺便请教一下：同一篇文章允许同时发布到论坛和博客吗？还是说一定要二选一？

标题： 献礼1024，华为云EI极速开发开源问答机器人链接： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198965涉及到的附件为小源开源知识问答库华为云初版，请版管理大大审核。

如何在华为云上使用开放数据集呢？下面我们以开源镜像数据集镜像为例进行介绍。如下图所示每个数据集都有对应的资源地址，代表数据集的存储位置，本案例中的资源地址就是s3a://opendata-bucket/mirrors-download-public；数据集详细描述中有相应的数据集文件存储格式和字段描述，如开源镜像数据集的存储格式为CSV类；有time_stamp、http_user_agent、request_method、request_url、status5个字段。有了这些信息，接下来就是如何使用数据集了。如要在数据湖探索DLI中使用该数据集，可以通过创建外部表的方式: ```sql create table mirror_dataset( time_stamp timestamp comment '时间戳', http_user_agent string comment '用户浏览器标识', request_method string comment '请求方法', request_url string comment '请求路径', status int comment '请求状态码' ) USING CSV OPTIONS(path='s3a://opendata-bucket/mirrors-download-public', delimiter=',', multiLevelDirEnable=true); ``` 创建了`mirror_dataset`表后，便可以在DLI中使用该数据集了，如查看数据:select * from mirror_dataset limit 5 结果如下:同理，如果要在其他EI服务中使用开放数据集，只需像在DLI中使用开放数据集一样，将OBS桶地址指向开放数据集资源地址即可。如果在其他EI服务中使用开放数据集，遇到数据集无法访问或访问出错等问题，建议将开放数据集复制到自己的OBS，具体做法如下：1、在DLI中创建外部表，指向开放数据集资源地址create table mirror_dataset_tmp( time_stamp timestamp comment '时间戳', http_user_agent string comment '用户浏览器标识', request_method string comment '请求方法', request_url string comment '请求路径', status int comment '请求状态码' ) USING CSV OPTIONS(path='s3a://opendata-bucket/mirrors-download-public', delimiter=',', multiLevelDirEnable=true); 2、在自己的OBS桶中创建新的文件夹，在DLI中创建外部表，指向自己的OBS桶文件夹create table mirror_dataset( time_stamp timestamp comment '时间戳', http_user_agent string comment '用户浏览器标识', request_method string comment '请求方法', request_url string comment '请求路径', status int comment '请求状态码' ) USING CSV OPTIONS(path='s3a://{你的OBS桶}/{新创建文件夹}', delimiter=',', multiLevelDirEnable=true); 3、将表1的数据复制到表2中insert into mirror_dataset select * from mirror_dataset_tmp4、删除表1至此，数据集便复制到你自己的OBS中，可以自由的使用了。

华为云ModelArts产品体验及评测报告评测目的  本次体验及评测活动主要关注用户在使用华为云ModelArts开发Ai模型时的操作流程和使用体验，帮助华为云更好地提升产品设计与体验服务。本次测试包括四个大场景任务：假设回到用户刚开始接触公有云的时候，用户对华为云EI体验馆还不太了解，用户需要了解EI体验馆优势，以及相关信息。假设回到用户刚开始接触公有云的时候，用户对ModelArts还不太了解，用户需要了解ModelArts优势，以及相关信息。假设公司业务需要用户选购一种AI开发云平台，用户想知道按照自己的配置一个月大概需要多少钱，是否在预算以内。用户希望使用Notebook开发一个手写数字识别模型。场景一 假设回到用户刚开始接触公有云的时候，用户对华为云EI体验馆还不太了解，用户需要了解EI体验馆优势，以及相关信息任务一 进入EI企业智能官网首页，并完成以下浏览任务访问华为云官网  浏览器地址栏输入华为云地址：https://www.huaweicloud.com/，页面名称：华为云 +智能，见未来。首页风格庄重、大气，专业感强，令人震撼，功能布局合理。  浏览EI企业智能  点击华为云首页的【EI企业智能】，进入EI企业智能页面的快速访问页（注意这时没有跳转），把用户平时关注度高的部分单独列出来，并且划分为：推荐、AI服务、大数据。鼠标移到每一个分项，即刻显示其下属内容。这样的好处是不用层层点击穿透，就可以快速的找到所关注的内容（如关注度较高的ModelArts、文字识别OCR等），非常人性化，用户体验很棒。  要想访问EI企业智能的真正首页，可以点击下方的【查看所有EI企业智能->】，即可进入EI企业智能首页（实际地址：https://www.huaweicloud.com/ei/ ，页面名称：华为云EI_企业智能的使能者-华为云）  页面最上面的是【EI 智能体】，向下滚动，出现【EI 服务家族】。这里有个小建议：其实作为普通用户，可能更关注【EI 服务家族】，其内容也更能体现智能的具体内容，实际上如果不滚动下拉框，是看不到【EI 服务家族】的，是否可以调换一下位置。当然这个是从我个人的角度出发考虑的，也许官方还有其他方面的考虑。体验ModelArts  在【EI企业智能】页面点击【ModelArts】，进入ModelArts页面，页面名称：ModelArts_AI开发平台_EI企业智能-华为云。  说实在的，这个界面色彩风格匹配不如前几个页面，页头黑色，上部淡紫色，最关键是中间白色太多，有些刺眼。 场景二 假设回到用户刚开始接触公有云的时候，用户对ModelArts还不太了解，用户需要了解ModelArts优势，以及相关信息任务二   进入ModelArts官网首页，并完成以下浏览任务  在ModelArts首页，非常醒目的是【产品优势】部分，这里重点介绍了的产品优势。在我推荐客户使用ModelArts时，很多人会问，ModelArts到底是什么？根据个人的理解， ModelArts其实就是一站式AI开发平台（门户），我觉得说门户可能更容易让大家理解，但是平台似乎可能更“高大上”一些。  首页功能布局简洁大方，进入【立即使用】，进入主页面，别有洞天。场景三 假设公司业务需要用户选购一种AI开发云平台，用户想知道按照自己的配置一个月大概需要多少钱，是否在预算以内任务三 在官网上查询购买价格ModelArts价格  在产品详细价格界面，可以查看计费方式包含区域和业务类型。 查询资源池和存储价格  提供【价格计算器】，计算价格非常方便。下图中给出了一个计算案例，选择的时P100的GPU，打折后一个小时才15.20元，节20.80元。  需要说明的是，相比较计费模式、区域等大家可能都比较好理解，但是对于业务类型、资源类型，对于初学者可能就比较麻烦，需要熟悉相关华为云的知识后才可以理解。建议在这里可以增加相关链接方便初学者查询。场景四 用户希望使用Notebook开发一个手写数字识别模型任务四  登录GitHub，下载工程文件到本地进入GitHub，下载zip格式的工程文件到本地  内容介绍非常简洁，活跃度很高（203个star），依次点击【Clone or download】-【Download ZIP】，即可下载该项目的所有文档。  相关案例在页面介绍中无法直接找到，需要点击【official_examples】浏览，缺乏统一的简介，不利于快速查找。个人建议：在首页面增加案例的简介和链接，便于开发者直接查看。解压文件，找到示例代码文件“mnist_example.ipynb  示例代码仅有代码，没有运行输出，不便于开发者查看结果。个人建议：在示例代码页面增加运行输出的结果，便于开发者在配置环境前，对结果有个初步的概念。任务五 进入OBS，创建训练文件夹新建一个桶，创建三个文件夹  进入华为云-对象存储服务OBS（https://www.huaweicloud.com/product/obs.html）  创建桶，然后新建三个文件夹。注意：需要在支持ModelArts的区域创建。  创建桶后，默认进入概览界面，对于新手，可能不知道如何创建文件夹。个人建议：为了便于快速新建文件夹，建议创建桶后的跳转界面可以直接显示创建文件夹。上传示例代码文件“mnist_example.ipynb到mnist-MoXing-code文件夹里  依次选择：桶>obs-8>mnist-MoXing-code，点击上传对象，上传mnist_example.ipynb到mnist-MoXing-code文件夹里。              上传文件过程非常方便、速度很快。任务六 登录ModelArts，去Ai市场下载数据集进入ModelArts总览页面  内容丰富，功能布局合理。个人建议：如果在总览页面增加仪表盘/看板功能，可能更加直观。点击Ai市场，找到“Mnist-Data-Set”数据库  依次点击：Ai市场>数据集，找到Mnist-Data-Set数据集。查询比较方便，支持多种方式快速检索。将数据库导入您的数据集  把数据集导入到刚才的OBS中，导入速度很快。注意：第一次导入时，提示错误信息没有创建多版本管理，瞬间消失，未能捕捉到，后来也没有重现。个人建议：希望后续可以通过测试重现该错误，给予解决。        任务七 创建一个Notebook进入开发环境，创建Notebook  创建Notebook页面没有出现【Ai引擎请选择“TensorFlow”，“TF-1.8.0-python3.6”】，仅有Python3。我记得以前是可以着这个选择AI引擎的界面，不知为何现在没有了。个人建议：保留选择AI引擎功能。打开Notebook，进入“Jupyter”页面  进入“Jupyter”页面后，提示没有Kernel，原来的AI引擎需要在这里选择啊。个人建议：还是在上一步配置界面选择AI引擎较好。单击示例代码文件“mnist_example.ipynb”文件，进入详情页页面布局合理，简洁明了，可以快速找到相关内容。任务八 模型训练及预测请认真阅读示例代码，查看数据集说明  个人建议：数据集说明建议增加图片，更加直观。在训练模型区域修改代码“data_url” 为数据集所在OBS路径  个人建议：data_url描述再清晰一些，最好是和OBS对应介绍。上传图片预测模型  上传官方测试图片（数字7）https://raw.githubusercontent.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/master/official_examples/Using_Notebook_to_Create_a_MNIST_Dataset_Recognition_Application/data/test.jpg  测试结果显示：7。完全正确，整个过程完美。个人建议：最后有异常提示，建议代码再修改一下，避免在Notebook中使用Main函数。写在最后  温馨提示：体验完Notebook，务必停止或者删除Notebook资源，避免造成不必要的费用支出。

1.1【感知—官网浏览】1）进入华为云官网——“华为云 +智能，见未来”   能够顺利找到目标页面，通过上方导航栏顺利找到了我关心的信息——EI企业智能。2）找到EI企业智能，并进入其首页——“华为云EI_企业智能的使能者-华为云”能够顺利找到目标页面，通过EI企业智能——“查看所有EI企业智能”来打开EI企业智能首页的，进入方式不是很明显。针对EI企业智能首页我的感受和关注的信息内容：首先EI企业智能页面科技感还是挺强的，点击页面中图案也能顺利跳转到相应的信息页。右侧的“免费试用”及“咨询”能自动弹出到定位到“EI”相关的就更方便直接。3）找到ModelArts，进入能够顺利找到目标页面，通过EI企业智能——推荐——“ModelArts”或者EI企业智能——AI服务——EI基础平台——“ModelArts”来打开ModelArts，针对ModelArts页面我的感受和关注的信息内容：ModelArts的简介及产品相关的介绍都能快速的从页面中找到查看方式。我会比较关注现在这款产品的优惠信息、价格信息以及这款产品的优势。其中视频教学还是很友好的，相比帮助文档这样的方式，视频演示更适合刚接触的新人。看完视频再看文档就更容易接受了。   2.1【购买—询价】1) 找到ModelArts价格详情页，完整浏览能够顺利找到目标页面，通过ModelArts——“价格详情”按钮来打开ModelArts价格详情页，也可以通过文档搜索关键词/点击ModelArts来进入，后者方式不是很明显。针对ModelArts价格详情页我的感受和关注的信息内容：正常价格及我目前需要使用的产品规格实际需要多少价格。相比产品价格详情，我会更喜欢价格计算器这种交互，而通过文档里的内容，我可以通过样例来了解大概的一个费用。2) 查询资源池和存储价格，操作过程中请说出您看到的、想到的以及期待的；价格可以查明，通过页面可以确定自己需要购买的资源。根据我自身需要涉及的操作及预算，我会考虑选用公共资源池，根据时间及训练内容来决定是否采用GPU，若采用选用哪一个规格。通过价格基本可以确定资源池和存储。资源池和存储价格也可以了解清楚。通过这一个页面，我可以结合公司业务估计到需要帮公司选购哪一种规格，并轻松的通过价格计算器输出一个汇报，告知领导一个月大概需要多少钱，是否在预算以内，对个人开发者来说也能事先知晓开销。 3.1【使用—自动学习】1) 点击进入自动学习，创建物体检测项目这边开始体验点进去后，还是需要在新的页面再次点击物体检查，是否操作重复。  2) 点击物体检测项目，上传图片（”car”文件夹）建议在页面增加一个快捷方式来上传图片，否则需要另外开启一个页面进入OBS或者使用客户端。  3) 在图片上分别标注汽车和卡车操作简单，顺利。部署时间有点长，所以在这页面，部署任务要是可以显示一个预估剩余时间或者进度百分比会更好。                                                         群内昵称  蓝书签

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这是云EI 企业智能的官网吧，说实话，之前一直在玩华为云的各种服务，第一次进入到这个页面。一般都会直接从上面的下拉框进入到各类详情了就。 不过我觉得对这方向感兴趣的，从下拉框就能够直白的找到自己想要的内容了。我是平时用云服务器非常多的，而且喜欢玩一玩新的东西，平时大部分时间都在用华为云，对这些东西也了解，所以有的东西找的快。但是其实有些东西我从名字上总觉得很容易混淆，功能上很相近，就比如MRS和批处理，我不是很明白为什么批处理算在AI里面，，，我觉得这不只是AI吧，当然，可能有一些更细节的东西我还没注意到。  字太多了，就是我的第一感受。描述的话可以更多的用关键词，而不是整段的描述，，， 我比较喜欢这一种，有什么功能，直接列出来，简单明了，而且一眼就知道ModelArts是做什么的，能做什么，产品优势看完了会有点云里雾里，主要是这么大段的文字也没人会认真读下去。 关于价格问题，我喜欢直接看文档嗯，由于我被分配到了初学组，所以我发现这个价格很好算。这个页面，在我第一次使用modelArts的时候坑了很久，我搞了半天才知道所谓的自动学习是什么，功能方便强大，但是能不能吧流程列一下，这样让开发者知道都是做什么的。光写了功能强大，但是不知道是做什么的也是没有用啊。 我想，这应该不是个例，不只是华为云，毕竟这么写对路过的人来说的确是非常有吸引力的。但是对于一个真的想用这个产品的人来说，我还是希望能够一眼知道这个产品有什么功能，这样我自然就能知道他是做什么的，也不需要过多的描述。我在文档里看到了这个图，我觉得看文档的应该是少数，，尤其是做开发的话。  下面正题，使用自动识别。（吐槽一下，我前两天刚刚自己试用了一下jupyter开发，但是没搞明白MoXing框架封装的TensorFlow是啥意思，然后刚刚也没找到相关信息，是说通过moxing使用其他框架效率更高？） 数据标注，能不能支持一下键盘翻页，这样就非常好了。不过看文档，应该是通过SDK和API进行二次开发，开发自己的数据标注平台才是正解吧，穷学生并不能接触到这些跟钱相关的内容（笑还有，我标注的时候单词拼错了，请忽略，我可能考了个假的托福 接下来，训练和部署一气呵成……这一口气5分钟，没差点憋死我记得训练可以选模型之类的？或者说不需要，全自动。也没有任何实质上的参数需要设置。既然这样的话，我觉得可以预估一下模型训练时间，给人个心理准备？华为云一般不都是异步发送数据吗，为什么还要手动刷新 QAQ，模型应该早就部署好了测试图片1 Tesla 概念卡车，图片上的水印能证明他是一辆卡车预测时候的动画是不是有点问题？我要被闪瞎了   结果如我所料，他错了。当然，这主要是数据的问题 换一张，这个很卡车了吧 还是不对？？？？难道是因为头部太圆润了。话说卡车不应该是从整体体量来看嘛，看来数据问题很大，只检测头部，可以提示一下数据标注的一些注意事项 看了一眼接口调用指南，有一个想法就是，如果发送请求之后，response超时，或者客户端崩掉等各种原因，那不就是说要重新调用接口获取数据，能不能直接调用另一个接口获取数据。还有，图片大小问题也没有说明。 说到深度学习，当然还要来一个Google Cloud，AWS我用着不舒服，就算了，虽然是我第一个云服务器。 跟华为云相比，谷歌是真的差距太大了，不多说，连中文都没有，我们都用不了你的服务你居然还在用中文做示例233333 主界面干净简洁，嗯，一眼看上去功能是不如华为云多的对比一下         但是谷歌吧各部分的功能，以及技术实现写了出来。这部分主要面向开发者，下面看重头，面向AI开发的部分。借鉴一下谷歌，我觉得对于开发者来说，尤其是已经会TensorFlow或者Pytorch的开发者，一个好的开发工具才是更重要的。谷歌是用实际说明了他是全流程的，包括开发和部署，还展示了高性能的TPU，华为云平台展示了高性能，但是开发部署全流程全靠一句话，这也是我前面说的，看了介绍之后有点一头雾水，不知道是要怎么使用这个平台进行开发。看了谷歌的我就知道，使用notebook和TPU甚至是在容器内开发同时部署和管理项目。这些功能做的这么好，可以直接写出来，当然，这只是我个人想法。   谷歌的产品开发流程图，在AI Platform详情页，一会中文一会英文我有点受不了华为云的这个图在文档里面，而文档大部分人是看不到的但是谷歌很奇怪，我点两下就会进入文档页面，他在疯狂的把我跳转到文档页面，让我直接看文档，而且文档写的不错，我觉得还挺好的。我平时是经常看华为云文档的，因为只有文档是写的最清晰的，以及，我还经常发些文档里的bug，顺便提个工单233333（后来我发现有留言功能，，也不知道我发留言能不能正常解决，反正有点小bug我也还能看得懂）补充：这不就是AutoML，阿里的AutoML好像有高阶配置，不过上手难度也会高很多，就要求有基础，所以可能也不算是一类产品了。不过可以支持一下高阶配置。参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57896464然后就是，华为云论坛的登陆逻辑还是有点问题啊，是不是令牌过期时间和控制台设置的不一样

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