- 学无止境，U CANN U UP。 学无止境，U CANN U UP。
- 选择Atlas服务选择Atlas选择多节点部署HA集群分配从站和客户端，选择客户端全节点安装 NextADVANCED Advaced atlas-env 设置管理员密码为admin123，管理员用户默认为admin：这里是HBase主堆大小没达到最小设置值，可以不用改，Proceed Anyway仍要继续 Atlas is configured to use the HBase in... 选择Atlas服务选择Atlas选择多节点部署HA集群分配从站和客户端，选择客户端全节点安装 NextADVANCED Advaced atlas-env 设置管理员密码为admin123，管理员用户默认为admin：这里是HBase主堆大小没达到最小设置值，可以不用改，Proceed Anyway仍要继续 Atlas is configured to use the HBase in...
- Atlas集成外部组件安装好Atlas只是第一步，接下来我们得采集相关大数据组件的元数据，所以得跟大数据组组件做集成。如果是手工安装的Apache版本的Atlas，我们还需要单独做Atlas跟其他组件的集成配置才能管理他们的元数据，比如HBase、Hive、Storm、kafka等。我们所要做的就是采集元数据和使用即可。1、集成Hive没有任何表，第一次你会没有看见database，后续操作... Atlas集成外部组件安装好Atlas只是第一步，接下来我们得采集相关大数据组件的元数据，所以得跟大数据组组件做集成。如果是手工安装的Apache版本的Atlas，我们还需要单独做Atlas跟其他组件的集成配置才能管理他们的元数据，比如HBase、Hive、Storm、kafka等。我们所要做的就是采集元数据和使用即可。1、集成Hive没有任何表，第一次你会没有看见database，后续操作...
- 重点讲解基于Docker Ubuntu 18.04来安装ATC模型转换工具，并通过示例来验证如何将其他的AI模型转换成om模型。 重点讲解基于Docker Ubuntu 18.04来安装ATC模型转换工具，并通过示例来验证如何将其他的AI模型转换成om模型。
- 本文重点讲解如何在Atlas 500 智能小站上基于Docker镜像来安装ffmpeg和OpenCV环境，并运行从rstp获取视频流，用om模型进行分类和输出分类结果的示例。 本文重点讲解如何在Atlas 500 智能小站上基于Docker镜像来安装ffmpeg和OpenCV环境，并运行从rstp获取视频流，用om模型进行分类和输出分类结果的示例。
- 基于华为Ascend处理器开发AI应用程序，一般需要搭建开发环境和运行环境。这里我们基于在非昇腾设备上（X86架构的PC)安装CANN开发环境。非昇腾AI设备无需安装固件（NPU)与驱动(driver)，仅能用于代码开发、编译等不依赖于昇腾设备的开发活动。 基于华为Ascend处理器开发AI应用程序，一般需要搭建开发环境和运行环境。这里我们基于在非昇腾设备上（X86架构的PC)安装CANN开发环境。非昇腾AI设备无需安装固件（NPU)与驱动(driver)，仅能用于代码开发、编译等不依赖于昇腾设备的开发活动。
- 本文通过使用tensorflow，以手写数字识别为例，通过tensorflow常用的3种建模方式分别演示和介绍模型训练、模型保存、以及离线模型转换三个步骤，在下一篇(二)模型加载与运行推理中介绍转换后的模型如何部署与运行推理。 运行环境: Ubuntu 18.04 x86_64 本文通过使用tensorflow，以手写数字识别为例，通过tensorflow常用的3种建模方式分别演示和介绍模型训练、模型保存、以及离线模型转换三个步骤，在下一篇(二)模型加载与运行推理中介绍转换后的模型如何部署与运行推理。 运行环境: Ubuntu 18.04 x86_64
- Atlas 200 DK的V20.1最新版本文档发布了，亮点之一是正式推出了C75版本的Python接口，与上一代的hiai不同，这一次取名为pyACL，全新的框架，更好的支持，我迫不及待地按照V20.1文档重新制卡，部署pyACL，并在Gitee找到了一个Python版本的案例，进行了部署验证，基本完成，特意来分享一下，方便使用Python进行学习开发的小伙伴，验证自己的pyACL是否安装成功了 Atlas 200 DK的V20.1最新版本文档发布了，亮点之一是正式推出了C75版本的Python接口，与上一代的hiai不同，这一次取名为pyACL，全新的框架，更好的支持，我迫不及待地按照V20.1文档重新制卡，部署pyACL，并在Gitee找到了一个Python版本的案例，进行了部署验证，基本完成，特意来分享一下，方便使用Python进行学习开发的小伙伴，验证自己的pyACL是否安装成功了
- 根据atlas300样例使用tensorflow模型转换，首先将cpkt模型文件转换为字典形式格式，即为，key-value，然后，根据自己的需要修改保存为pb文件的节点，最后使用omg进行转换。 注意不支持5维度，所以特别需要关注后处理。 根据atlas300样例使用tensorflow模型转换，首先将cpkt模型文件转换为字典形式格式，即为，key-value，然后，根据自己的需要修改保存为pb文件的节点，最后使用omg进行转换。 注意不支持5维度，所以特别需要关注后处理。
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